# Lire à différentes échelles. Une analyse multiscalaire de la *retrieval-augmented generation* en sciences humaines et sociales

*Reading at Different Scales. A Multiscalar Analysis of Retrieval-Augmented Generation in the Humanities and Social Sciences*

Antoine Silvestre de Sacy, Adam Faci, Léa Maronet et Stéphane Pouyllau

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OpenEdition
Journals

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/5294

DOI : 10.4000/15icj

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Antoine Silvestre de Sacy, Adam Faci, Léa Maronet et Stéphane Pouyllau, « Lire à différentes échelles. Une analyse multiscalaire de la *retrieval-augmented generation* en sciences humaines et sociales », *Humanités numériques* [En ligne], 12 | 2025, mis en ligne le 01 décembre 2025, consulté le 23 janvier 2026. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/5294 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15icj

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# Lire à différentes échelles. Une analyse multiscalaire de la *retrieval-augmented generation* en sciences humaines et sociales

*Reading at Different Scales. A Multiscalar Analysis of Retrieval-Augmented Generation in the Humanities and Social Sciences*

Antoine Silvestre de Sacy, Adam Faci, Léa Maronet et Stéphane Pouyllau

## Résumés

Dans cet article, nous proposons une méthodologie de recherche combinant les approches de *retrieval-augmented generation*, ou RAG, avec des traitements computationnels. Cette démarche est appliquée à l'étude d'un corpus de revues en histoire de l'art et à l'analyse d'un concept fondamental et controversé : le style. À travers cet exemple, nous explorons les enjeux liés à l'intégration de ces méthodes dans les sciences humaines, en mettant en lumière leurs apports potentiels tout en soulignant leurs limites. Loin de considérer l'intelligence artificielle comme une solution universelle ou une fin en soi, notre méthodologie invite au contraire à une appropriation critique de ces outils par les chercheurs. Elle insiste sur la nécessité de les adapter aux problématiques spécifiques des disciplines concernées, à travers des cadres méthodologiques différenciés appliqués à des corpus familiers et maîtrisés, tout en garantissant l'explicabilité des résultats.

In this article, we propose a research methodology that combines *retrieval-augmented generation* (RAG) approaches with computational processing. This approach is applied to the study of a corpus of art history journals and the analysis of a fundamental and controversial concept: style. Through this example, we explore the challenges associated with integrating these methods into the humanities, highlighting their potential contributions while underlining their limitations. Far from considering artificial intelligence as a universal solution or an end in itself, our methodology instead calls for a critical appropriation of these tools by researchers. It emphasises the need to adapt them to the specific issues of
the disciplines involved, through differentiated methodological frame-
works applied to familiar and well-understood corpora, while ensuring
the explicability of the results.

Entrées d’index

MOTS-CLÉS : analyse textuelle, sciences de l'information et de la communication, épistémologie, revue, apprentissage automatique

KEYWORDS: textual analysis, information and communication sciences, epistemology, journal, machine learning

Introduction

Contexte scientifique

1
Dans le cadre de la refonte de la plateforme académique Isidore et de
son moteur de recherche¹, prévue à l'horizon 2030, des fonctionnalités
d'intelligence artificielle (IA) seront intégrées. Elles visent à faciliter l'ex-
ploration des champs de recherche académique ainsi que le traitement et
l'analyse de corpus en sciences humaines et sociales (SHS). Le Huma-Num
Lab (HN Lab), qui fonctionne comme un département de recherche et
développement au sein de l'infrastructure de recherche Huma-Num²
réfléchit et mène des expérimentations depuis plusieurs mois sur le déve-
lopment et l'implémentation de solutions d'IA adaptées aux probléma-
tiques de ces disciplines et champs de recherche. La présente étude
s'attache à l'exploration d'une technologie spécifique : la *retrieval-augmen-
ted generation* (RAG ; en français, génération à enrichissement contextuel)
qui permet d'interroger un corpus spécifique à l'aide d'un grand modèle de
langage (GML ou *LLM* en anglais, pour *large language model*).

2
En raison de leur richesse et leur complexité interprétative, les corpus
en SHS posent des défis méthodologiques spécifiques : les notions qu'ils
mobilisent sont rarement figées et leurs significations varient selon les
contextes et les traditions intellectuelles. De fait, analyser ces variations
sémantiques suppose de dépasser le simple repérage lexical pour accéder
aux conditions d'usage des termes. En permettant de rechercher une
information dans un corpus donné tout en générant une réponse contex-
tualisée fine, fondée sur celui-ci, la RAG offre justement une voie promet-
teuse pour l'étude de ces notions complexes. Cet article se propose de
mettre en avant la pertinence d'une telle approche, particulièrement pour
l'analyse de concepts historiquement denses et théoriquement controver-
sés, à travers l'exemple de la notion de « style » en histoire de l'art.

Problématique de recherche et corpus d'étude

3
Au sein de la discipline qu'est l'histoire de l'art, le « style » est l'une des
notions fondatrices et centrales, aussi bien encensée par certains que lon-
guement critiquée par d'autres. Présente dès les prémices de la discipline
(Vasari 1568 [1550] ; Wölfflin 1950 [1915] ; Winckelmann 2005 [1764] ; Riegl
1992 [1893]), elle a longtemps servi de critère de classification et de péri-
disation, permettant de regrouper les œuvres et les artistes selon des affi-
4

nités formelles. À partir des années 1970 et dans la veine de la « nouvelle
histoire de l'art », le style connaît un certain désaveu. Jugé subjectif et nor-
matif, il est accusé d'imposer une hiérarchisation des formes de création
et de négliger leurs dimensions historiques, sociales et culturelles (Kubler
1962 ; Honour et Fleming 2002 ; Alpers 1987 ; Grassby 2005). Depuis lors, le
concept de style est moins utilisé dans la littérature disciplinaire, au profit
d'approches davantage contextuelles ou sociohistoriques.

Pourtant, ces dernières années, la notion semble connaître un renou-
veau de son usage, particulièrement dans le sous-champ de « l'histoire de
l'art numérique » (digital art history en anglais) (Balbi et Calise 2023). Cette
tendance s'explique par l'essor des méthodes computationnelles et des
modèles de vision par ordinateur, centrés sur la forme visuelle, qui ravive
l'intérêt pour les questions stylistiques (Bengamra et al. 2024). Afin d'illus-
trer ces évolutions disciplinaires, Anna Näslund et Amanda Wasielewski
ont mené une reconnaissance d'entités nommées sur les noms des pères
fondateurs de l'histoire de l'art (Vasari, Wölfflin, Panofsky, Winckelmann,
Warburg, etc.) en comparant leur mention au sein de plusieurs journaux
d'histoire de l'art classique et d'histoire de l'art numérique. Selon elles,
pour l'histoire de l'art numérique qui est une discipline encore jeune, le
recours aux pères fondateurs est un moyen de s'ancrer historiquement et
méthodologiquement, renforçant ainsi sa crédibilité scientifique (Näslund
et Wasielewski 2021).

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Dans le prolongement de ces constats, il s'agit de déterminer si, dans les
publications récentes, une propension similaire vis-à-vis de la notion de
style peut être identifiée. Or, a contrario de l'analyse menée par Näslund et
Wasielewski, la simple mention – ou l'absence de mention – du terme
« style » n'est pas suffisante : il est nécessaire de pouvoir cerner le contexte
de son usage et la manière dont il est défini et employé. A-t-il lieu lors
d'une remise en cause de l'usage du terme ? Est-il utilisé pour qualifier les
œuvres et les courants artistiques auxquels elles sont rattachées ? Est-il
employé dans une vision joignant la critique et les possibilités offertes par
un tel concept ? Ces questionnements, non exhaustifs, amènent à s'inter-
roger plus généralement sur la place des réflexions théoriques dévelop-
pées en histoire de l'art « classique » à l'aune du tournant numérique.

6

Pour répondre à de tels questionnements, nous explorons les potentiali-
tés de la RAG comme méthode d'analyse contextuelle des notions au sein
des corpus en SHS. Contrairement aux approches fondées sur le simple
repérage d'occurrences, la RAG permet de mener une analyse approfondie,
qui nécessite une évaluation contextuelle de l'usage d'une notion. En com-
binant la recherche d'informations précises et la capacité de générer des
réponses soutenues par des références directes au corpus, l'usage de la
RAG semble en effet particulièrement approprié. Appliqué à la notion de
« style », il offre la possibilité d'en saisir les inflexions sémantiques et cri-
tiques et d'ainsi comparer les formes de réinvestissement conceptuel
observables à l'ère du tournant numérique.

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Une telle analyse est appliquée à trois revues en histoire de l'art et his-
toire de l'art numérique afin, justement, de déterminer s'il existe des
divergences dans la manière dont ces deux domaines mobilisent la notion
de style.

* Art History : revue « classique » d'histoire de l'art publiant des articles généraux, sans spécialisation particulière en termes de périodes ou de zones géographiques
* *Journal of Digital Art History* : revue spécialisée dans les apports des méthodes computationnelles à l'étude de l'histoire de l'art, avec une forte attention portée aux enjeux épistémologiques et méthodologiques

* Visual Resources : revue initialement « classique » qui a intégré dès les années 2010 les contributions de l'informatique à la discipline, en explorant notamment « l'effet du numérique sur les usages actuels et futurs »

## Position informatique de la question

Si l'utilisation des GML et de la RAG commence à se démocratiser depuis maintenant quelques années³ (Wulf et Meierhofer 2024 ; Laurent 2023 ; Gefen 2023), elle ne doit pas faire oublier l'ensemble des technologies de traitement et de classification des données qui existent depuis les débuts de l'informatique (Kœnig 2019). De notre point de vue, les technologies d'IA complètent et enrichissent avant tout des méthodologies de traitement des données déjà éprouvées, plutôt que d'être une fin en soi ou un outil miraculeux⁴. À l'inverse, prétendre que leur intégration est inutile, sous prétexte que les méthodologies sont déjà largement établies, constituerait une erreur tout aussi problématique.

L'objectif de cette étude est de présenter une méthodologie qui permette aux chercheurs en SHS de garder la main sur l'ensemble du processus de traitement des données dans le cadre d'une étude de corpus. Il ne s'agit pas de mettre en place une IA généraliste ou généralisante (Wulf et Meierhofer 2024) qui viendrait simplement fournir une réponse à l'utilisateur sans que celle-ci soit explicable pour ce dernier – comme le font la plupart des applications développées aujourd'hui par les sociétés commerciales (Vitali-Rosati 2024a). Il s'agit plutôt de caractériser et de pouvoir appliquer les algorithmes d'IA sur des ensembles de textes maîtrisés, dont l'utilisateur a une connaissance précise ou générale du contenu. Ces corpus doivent être construits et organisés en fonction de l'objectif de l'utilisateur plutôt que prédéfinis par le modèle d'IA lui-même, ce qui les rend opaques et susceptibles de limiter la pertinence des analyses.

Dans cette perspective, en opposition à l'approche des grandes sociétés développant des modèles généralistes – qui repose sur des jeux de données massifs englobant des sources variées comme « tout Internet⁵ » ou « tout Wikipédia » –, le HN Lab privilégie une démarche centrée sur le corpus en tant qu'objet sémantique⁶. Celle-ci donne à l'utilisateur un contrôle direct sur la construction et l'organisation de ce corpus, qui devient le moteur principal du recours à l'IA, inversant ainsi la logique actuelle où l'IA prédéfinit le cadre de travail (Rastier 2011).

Ainsi, si l'utilisateur et son besoin – c'est-à-dire sa question de recherche – guident les traitements de données en amont et l'utilisation de l'IA en aval, le corpus d'origine doit être structuré de manière à répondre aux exigences spécifiques de cet utilisateur. Cela implique que le corpus puisse être interrogé et restructuré selon divers axes, tels que des critères temporels, lexicaux ou disciplinaires, afin de répondre aux multiples prismes d'analyse nécessaires. C'est en fournissant de tels outils de prétraitement et des entrées différenciées dans les données que les outils d'IA mis en œuvre et développés pourront faire sens pour l'utilisateur et être explicables, interprétables, tout en répondant à ses besoins.

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# Méthodologie de traitement

## Présentation de la RAG

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La RAG est une technique qui combine deux technologies : un modèle d'indexation et de recherche d'informations et un modèle de génération de texte (Gao et al. 2023). L'objectif est d'améliorer les performances et l'interprétabilité des grands modèles de langage (GML) en s'appuyant sur un corpus spécifique fourni par l'utilisateur pour générer ses réponses. Trois étapes structurent le processus de RAG (figure 1).

* L'indexation : le modèle encode la requête de l'utilisateur et les documents choisis dans des vecteurs d'intégration par le biais d'une projection dans un espace sémantique (embedding) ;

* La récupération : le modèle recherche les documents pertinents (par une mesure de similarité, par exemple) dans la base de données et en fonction de la requête fournie par l'utilisateur ;

* La génération : le modèle utilise la représentation unifiée pour générer une réponse à la requête de l'utilisateur.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1. Schéma détaillé de la combinaison de la RAG et du GML</figcaption></figure>

Antoine Silvestre de Sacy

## Avantages et opportunités pour les SHS

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Cette approche, fondée sur un corpus connu de l'utilisateur, entend minimiser certains problèmes rencontrés par les GML. D'une part, la RAG constitue une approche particulièrement prometteuse pour pallier les limites de la fenêtre contextuelle des grands modèles de langage. À noter que cette fenêtre correspond à la quantité maximale d'information (géné-
ralement du texte) que peut traiter un modèle de langage en une fois. Or elle est problématique lorsque l'on souhaite traiter de longs textes pour, par exemple, permettre la réécriture ou l'analyse d'un article entier ou faire un résumé. Cela étant, il faut souligner que l'augmentation récente de la taille de la fenêtre par certains modèles – qui, pour les plus récents, parviennent à traiter plusieurs centaines de milliers de tokens – ne vient pas résoudre le problème. Si cette augmentation permet de traiter des séquences textuelles toujours plus longues, cette avancée ne résout pas pour autant les problèmes de dégradation attentionnelle observés au sein du contexte étendu. Plusieurs travaux ont en effet mis en évidence le phénomène dit de « lost in the middle » (Liu et al. 2023), selon lequel les modèles tendent à accorder moins d'attention aux informations situées au centre du prompt, compromettant ainsi la cohérence et la fiabilité des réponses lorsque les données pertinentes ne se trouvent ni au début ni à la fin du contexte. Dans ce cadre, la RAG propose une solution efficace : en combinant la génération linguistique avec un mécanisme de recherche externe, elle permet de fournir au modèle uniquement les éléments informationnels pertinents au moment de la requête. Cette approche réduit la dépendance à la fenêtre contextuelle, améliore la pertinence sémantique des réponses et offre une extensibilité informationnelle indépendante de la capacité interne du modèle. La RAG s'impose ainsi comme une stratégie complémentaire aux améliorations architecturales des GML, en transformant leur mémoire statique et bornée en une mémoire dynamique, ciblée et évolutive.

D'autre part, le fait d'adosser un corpus sur lequel le GML va s'appuyer pour constituer sa réponse minimise l'aspect « boîte noire » de ces modèles – pour lesquels l'utilisateur n'a habituellement aucune connaissance possible du corpus utilisé afin de générer la réponse qui lui est apportée. En effet, pour l'heure, la plupart des grands modèles de langue ne fournissent pas les références sur lesquelles ils s'appuient pour produire leur réponse (ChatGPT, notamment) et, quand bien même ils s'efforcent de le faire (Gemini ou Phind, par exemple), on observe que les liens vers lesquels pointent ces modèles ne sont pas toujours pertinents ou à jour pour l'utilisateur (Agrawal et al. 2023).

En d'autres termes, alors que les GML ont tendance à vouloir invisibiliser les étapes qui précèdent la génération de la réponse, la RAG est au contraire un moyen de mettre en lumière certains paramètres et certaines données à l'origine de celle-ci. Plus encore, elle oblige le GML à s'appuyer sur un corpus connu (et dans l'idéal, maîtrisé et maîtrisable) pour fournir ses réponses et à documenter les sources. Corrélativement, la RAG réduit l'obsolescence des connaissances du modèle qui doit être mis à jour périodiquement, accroissant sa qualité et son exactitude globale.

Dans cette perspective, la RAG permet de lutter contre l'opacité (voir l'invisibilisation volontaire) des processus à l'œuvre derrière ces outils ainsi que les corpus d'entraînement des GML généralistes. Elle offre également la possibilité de limiter certains phénomènes d'hallucination en fournissant à l'utilisateur le contexte précis, issu des documents du corpus, sur lequel s'appuie la réponse générée. Ce dernier point est fondamental dans l'optique des recherches en SHS et l'utilisation de ces outils dans un cadre académique. En effet, pour pouvoir mettre en place une méthodologie d'analyse scientifique, pilotée par les principes de constitution d'hypothèses de recherche, de validation par la preuve et d'appui sur des références scientifiques, il est nécessaire d'être en mesure de fournir ces références.

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Plus précisément encore, de l'explicabilité de la réponse fournie par le modèle – c'est-à-dire du fait d'être en mesure de comprendre pourquoi le modèle a fourni telle réponse en ayant accès au contexte sur lequel il s'est appuyé pour la construire – dépend l'interprétabilité. En d'autres termes, sans une explicabilité claire des résultats produits par le modèle génératif, toute interprétation devient hautement contestable et critiquable dans un contexte académique et scientifique. En effet, le chercheur ne peut pas déterminer avec précision sur quelles bases le modèle a construit sa réponse, rendant impossible une analyse rigoureuse ou une interprétation fiable de cette dernière.

## Le chercheur, son corpus, ses problématiques

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Selon nous, cette approche proposée par la RAG gagnerait à être associée à d'autres outils de prétraitement des données, en amont, afin de permettre au chercheur de mieux contrôler la constitution de son corpus de recherche. Cette combinaison offrirait également des fonctionnalités avancées de navigation, d'exploration et de recherche d'informations, renforçant ainsi la pertinence et la profondeur des analyses réalisées. En associant la RAG à d'autres outils de traitement automatique du langage, il devient possible d'élargir et de diversifier les perspectives d'analyse sur le corpus étudié. Ces perspectives peuvent être adaptées en fonction d'une typologie de chercheurs définie par leurs centres d'intérêt et leurs objets d'étude, ainsi que par une classification des questions que ces différents profils de chercheurs sont susceptibles de poser au corpus.

## Multiplication des prismes d'entrée sur le corpus

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Contrairement aux approches développées aujourd'hui par différents projets, nous pensons que la constitution du corpus et la problématique de recherche doivent définir le prisme d'entrée sur les données. Un chercheur explorant l'évolution d'un concept au sein d'un champ disciplinaire (à l'instar de l'évolution de la notion de style en histoire de l'art) adopte une perspective diachronique. Cette approche se distingue de celle d'un chercheur qui étudie les positions de différents mouvements, communautés ou écoles au sein d'un champ disciplinaire (par exemple, l'organisation des réflexions sur l'intelligence artificielle et le machine learning entre 1975 et aujourd'hui). À son tour, cette deuxième perspective se distingue d'une troisième qui consiste à analyser les relations entre les auteurs structurant le corpus d'un champ de recherche (par exemple, l'identification des auteurs les plus influents dans un domaine donné et l'examen de leurs liens avec d'autres chercheurs).

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Ces différents exemples nous montrent l'importance de permettre à l'utilisateur ou au chercheur de choisir le prisme d'entrée sur ses données, prisme qui correspond à ses besoins et à ses problématiques de recherche. Dans le cadre de notre étude, nous avons notamment exploré six prismes d'entrée auxquels nous avons associé une méthode informatique spécifique (figure 2).
* Prisme relationnel à partir des auteurs du corpus : comment les auteurs sont-ils liés les uns aux autres au sein d'un domaine de recherche ?

* Méthode informatique : génération d'un graphe où les points sont les auteurs et les liens sont les co-écritures d'articles. À partir de ce graphe, nous créons un sous-corpus, correspondant à un auteur et à ses connexions, sur lequel nous appliquons la RAG, en récupérant éventuellement des communautés identifiées par un algorithme de Louvain (Blondel et al. 2008).

* Méthode informatique : création d'un sous-corpus, portant seulement sur un auteur ou une communauté spécifique, sur lequel nous appliquons la RAG.

* Prisme relationnel entre les articles du corpus : comment les articles de recherche sont-ils liés les uns aux autres, se citent entre eux, partagent des références bibliographiques en commun ?

* Méthode informatique : algorithme de récupération des citations et des bibliographies de chaque article ; création d'un graphe où les nœuds sont les articles et les liens les citations ⁷.

* Prisme d'entrée fondé sur les communautés sémantiques : comment détecter des communautés et champs de recherche et les situer les uns par rapport aux autres ?

* Méthode informatique : calcul des 2 000 scores TF-IDF les plus élevés de chaque œuvre du corpus puis projection dans un espace de dimensionnalité réduite (UMAP [Holmström 2008]) sur lequel nous appliquons une clustérisation (DBS CAN [Ester et al. 1996]). Chaque cluster correspond alors à un sous-corpus sur lequel nous appliquons la RAG.

* Prisme diachronique : comment analyser un champ de recherche de façon diachronique ?

* Méthode informatique : partitionnement chronologique du corpus à partir des métadonnées. La RAG s'appuie sur les métadonnées « dates » pour interroger le corpus de façon diachronique ou en créant des sous-corpus correspondant à des périodes. Nous appliquons la RAG sur ces sous-corpus.

* Prisme lexical : comment analyser un terme spécifique au sein d'un domaine de recherche ?

* Méthode informatique : récupération d'un terme spécifique d'intérêt dans l'embedding et application de la RAG sur les passages contenant le terme d'intérêt.

* Prisme synchronique et synthétique : comment synthétiser l'information, les thèmes et thèses contenus dans certains articles ou dans l'ensemble du corpus ?

* Méthode informatique : résumé d'un article à l'aide d'un GML de petite taille (sans RAG) puis analyse de ce résumé. Il est possible de répéter cette méthode dans le cas de textes plus longs (résumé de résumés).
d'un corpus de façon diachronique, par exemple, ou vouloir analyser l'évolution d'une communauté de recherche de façon diachronique, son apparition, ses restructurations au fil du temps, son figement potentiel.

Plus encore, cette multiplication des prismes d'entrée, fondés pour la plupart sur des technologies classiques de fouille de textes et de recherche d'informations, invite le chercheur à construire lui-même son corpus d'analyse, soit en explorant la structuration générale de celui-ci, les liens qu'entretiennent les différents auteurs en son sein, l'évolution d'un terme, soit en produisant des sous-corpus dont il connaît les thèmes ou les auteurs à partir de ces prétraitements effectués en amont de la RAG. Dans cette perspective, la RAG vient compléter, en bout de chaîne, un ensemble de prétraitements qui donnent au chercheur davantage de contrôle et de maîtrise sur son corpus de recherche, sur lequel il appliquera des traitements d'IA qui seront, dès lors, plus transparents, explicables et interprétables.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2. Schéma récapitulatif de la méthodologie</figcaption></figure>

Antoine Silvestre de Sacy

## Typologie des chercheurs

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La multiplication des prismes d'analyse qui découlent des différentes problématiques met en lumière, in fine, des profils de chercheurs différents. Trois nous ont particulièrement intéressés dans ce cadre, profils qui peuvent dessiner autant de parcours utilisateurs qui se fondent sur cette méthodologie.

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Le chercheur explorateur souhaite découvrir un champ de recherche et un corpus qu'il ne connaît pas (figure 3).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3. Parcours du chercheur explorateur</figcaption></figure>

Antoine Silvestre de Sacy
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Le chercheur d'or connaît son domaine de recherche, ses différents champs mais il souhaite approfondir ses connaissances sur certains points précis, observer l'évolution de son domaine dans les dernières années, comparer la manière dont certains thèmes ou sujets au sein de sa discipline sont traités par les autres auteurs (figure 4).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4. Parcours du chercheur d'or</figcaption></figure>

Antoine Silvestre de Sacy

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Le chercheur expert est spécialiste d'un champ de recherche et souhaite
poser des questions extrêmement précises sur un corpus (figure 5).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5. Parcours du chercheur expert</figcaption></figure>

Antoine Silvestre de Sacy

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Résultats et sorties

Ces différents prismes d'entrée sur le corpus, articulés à la typologie des chercheurs, mettent en évidence la nature hétérogène des questions que peuvent poser les chercheurs, nous invitant à dresser une typologie de celles-ci. Prendre en considération l'ensemble de ces cas permet, entre autres choses, de vérifier la pertinence du modèle dans chaque situation ainsi que les cas limites.

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Pour chaque type de question, nous fournissons un ou plusieurs
exemples des résultats générés par la chaîne de traitement, accompagnés
de la méthode informatique employée et du contexte utilisé pour
construire la question. Ce contexte correspond aux passages du corpus
que nous avons identifiés par une lecture attentive comme étant perti-
nents. Cela nous permet d'évaluer si le modèle parvient effectivement à
répondre à la question posée.

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Dans le cadre de ces expérimentations, nous nous sommes fondés sur
un modèle Llama-3.1-8B-Instruct open-weight (c'est-à-dire en libre accès et
dont les poids d'entraînement ont été publiés) développé par la société
Meta et sur un modèle d'embeddings all-MiniLM-L6-v2.

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Concernant les détails de l'implémentation de la chaîne de RAG, il serait
interessant de creuser les variations en fonction du modèle d'embeddings
et de celui de génération. Des expérimentations ont été effectuées en ce
sens. Cependant, l'évaluation des résultats est déjà délicate dans le cadre de RAG classique, nécessitant une base de questions associées à leurs passages pertinents pour formuler la réponse, voire à un exemple de réponse. Or, nous traitons ici une typologie plus large de questions qui ne requièrent pas une réponse précise et auxquelles on peut donner plusieurs réponses. Afin d'alléger cette difficulté à évaluer les réponses et de contrer un peu la forte variabilité des réponses générées, nous nous sommes concentrés sur la comparaison des différentes stratégies de modification de la chaîne de RAG proposées en fixant les choix d'implémentation.

## Questions précises

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Les questions précises, comme leur nom l'indique, portent sur un extrait du corpus (un article) ou un passage particulier (par exemple, quelques phrases). Ces questions sont particulièrement adaptées pour la RAG qui retourne des passages courts et précis. Le principal enjeu est la récupération d'information : si le passage contenant la réponse n'est pas retrouvé, il n'est alors pas possible de répondre à la question. C'est particulièrement vrai pour les questions précises dont la réponse est située dans un passage, là où les autres types de questions sont plus compatibles avec des réponses partielles. Il est donc essentiel que, si la réponse est absente des passages de référence, le modèle génératif réponde qu'il ne dispose pas d'assez d'informations. Le deuxième enjeu de ces questions précises est d'évaluer si le contexte est correctement capturé, en particulier lorsque les termes peuvent être ambigus ou polysémiques.

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Dans le cadre de l'analyse du concept de style dans les revues d'histoire de l'art auxquelles nous nous attachons, une question précise peut, par exemple, concerner la position d'un auteur donné (encadré 1).

### Encadré 1. Exemple de question précise relative à la position scientifique d'Anne Lafont

**Question** : « How does Anne Lafont use the term “style” and how does she differentiate a local style from a global one ? »

**Méthode** : RAG + proximité vectorielle avec la requête avec les mots-clés « anna » et « lafont »

**Contexte** : Utilisation par Anne Lafont du terme de « style » au sein du corpus

**Réponse** : « Anne Lafont uses the term “style” to describe the unique characteristics and aesthetics of a particular art movement or period. She differentiates a local style from a global one by considering the cultural, historical, and geographical context in which the art was created. According to Anne Lafont, a local style is shaped by the specific cultural and social conditions of a particular region or community, whereas a global style is influenced by broader cultural and artistic trends that transcend geographical boundaries. For instance, she might analyze the works of a local Flemish painter, such as Jan van Eyck, and compare them to the global Renaissance style that was emerging during the same period. By examining the unique characteristics of Van Eyck's style, such as his use of oil paint and his attention to detail, she can differentiate it from the more general trends of the Renaissance. In this way, Anne Lafont's concept of style allows her to analyze and compare art from different cultures and historical periods, while also highlighting the unique characteristics of each local style. »

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La question précédente est relative à la position d'une autrice dont la mention n'est retrouvée qu'au sein d'un unique article des différentes revues. Il est tout à fait possible de proposer une question similaire mais
plus large, portant sur la position d'un auteur cité dans plusieurs passages
du corpus (encadré 2).

**Encadré 2. Exemple de question précise sur la place des travaux de Svetlana Alpers**

**Question** : « Is Svetlana Alpers' work regarding the use of style often quoted in the corpus ? If it is the case, what arguments are put forward ? »

**Méthode** : RAG sur les clusters sémantiques pré-identifiés. 4 clusters sur 16 formés à partir de la revue *Art History* comprennent des documents pertinents.

**Contexte** : Passages où le travail de Svetlana Alpers concernant ses positions sur le style est cité

**Réponse** :

* Cluster « painting » : « Yes, Svetlana Alpers' work regarding the use of style is often quoted in the corpus. She argues that Dutch painters, such as Johannes Vermeer, prioritized the direct observation of natural phenomena and pondered the optical conditions in which such observation is possible. This approach is seen as characteristic of the Dutch style, which favored an "optical image" of the visible world over a "perspectival image". Alpers also emphasizes the importance of glorifying the savoir-faire element of art, which was regarded as a liberal art despite its craft aspects. However, she also notes that this glorification did not involve a rejection of the intellectual dimension of artistic practice, and that models were seen as a place where theories and practices combined and intertwined. »

* Cluster « portrait/portraits/paintings » : « Based on the provided information, Svetlana Alpers' work is often quoted in the corpus. Her arguments regarding the use of style are put forward in her work on Rembrandt, specifically in "Rembrandt's Enterprise : the Studio and the Market" (1988). In this work, Alpers highlights the importance of the studio and the market in shaping the style of Rembrandt and other 17th-century painters. She argues that the style of a painter is not just a matter of personal taste, but is also influenced by the social and economic context in which they work. For example, Alpers notes that Rembrandt's use of heavy impasto and rough brushwork was not just a matter of personal style, but was also a way of visually enacting the duration of his labor and cementing the sitter's literal effacement. This argument is relevant to the discussion of style in art history, as it highlights the importance of considering the social and economic context in which a painter works. »

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La RAG mentionne ne trouver aucune réponse pertinente dans les revues *Journal of Digital Art History* et *Visual Resources*. Dans ce cas, elle propose de réaliser un résumé des travaux de Svetlana Alpers, fondé sur ses propres connaissances.

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Les articles de la revue *Art History*, pour leur part, font mention à plusieurs reprises des écrits de l'autrice. À cet égard, la réponse apportée par la RAG dépend des différents clusters. Il est intéressant de noter ici que les deux réponses apportées se situent sur des plans très différents, ce qui souligne la pertinence de la préclustérisation. Dans le premier cluster, la réponse du modèle porte spécifiquement sur l'importance accordée par les peintres hollandais à la dimension technique plutôt qu'intellectuelle de leur art (privilégiant l'« image optique » du monde visible par rapport à une « image perspectiviste », soulignant la dimension artisanale de l'art). Dans le deuxième passage, les réflexions de Svetlana Alpers concernant le concept de style, récupérées et identifiées par le modèle, sont davantage d'ordre historique et sociologique, s'intéressant à l'importance de l'atelier et du marché dans la formation du style de Rembrandt et d'autres peintres du XVIIe siècle.
Questions transversales

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A *contrario* des questions précises, les questions transversales portent sur des éléments disséminés dans l’intégralité du corpus. Les réponses attendues sont multiples et nécessitent une analyse des tendances sur des sous-ensembles du corpus. La chaîne RAG doit pouvoir mettre en lien les différents passages afin de structurer leurs apports respectifs et leurs divergences. L’un des principaux enjeux, ici encore, est d’obtenir une réponse représentative, c’est-à-dire qui rende compte des différentes composantes du corpus. Un autre enjeu est de choisir l’axe d’analyse qui convient le mieux à la question : les sous-corpus doivent-ils être organisés de manière temporelle, de manière contrastive entre communautés d’autres, entre revues, etc. ?

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Si la RAG est particulièrement performante sur les questions précises dont les réponses sont localisées, les questions transversales, car elles nécessitent d'extraire plusieurs éléments d'information répartis dans des passages différents afin de générer une réponse cohérente, sont plus difficiles à traiter.

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Ainsi, une question comme celle présentée ci-dessous, qui traite de l'évolution de la notion de style à travers tout le corpus, n'obtiendra pas une réponse satisfaisante (encadré 3).

Encadré 3. Exemple de question transversale sur l'évolution temporelle de la notion de style

Question : « How does the notion of style evolve throughout the corpus ? »

Méthode : RAG sur l'ensemble du corpus

Contexte : Passages avec marqueurs du temps qui s'écoule avec des struc-
tures « from [...] to » et des termes tels que « evolving », « emerging » et
« transition »

Réponse : « The notion of style evolves throughout the corpus by incorporating new digital analytical methods that facilitate the discovery of new knowledge and review of earlier scholarship. This evolution is evident in the work of researchers like Ryan Egel-Andrews, who used visualization to explore Piet Mondrian's studio (Figure 4), and the development of methodologies capable of analyzing culturally diverse visual data. The integration of data science and art history also leads to a pluralistic and non-hierarchical digital world art history, where interdisciplinarity is not limited to synthesis between two or more disciplines. »

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En effet, la chaîne RAG ne prend qu'une partie des informations des documents et n'offre pas une analyse en diachronie qui permettrait justement de retracer une telle évolution (avec, par exemple, une réponse en fonction d'un article de chaque année). Cela s'explique par le fonctionnement même de la RAG : elle transforme à la fois le corpus et la question en valeurs numériques par le processus d'*embedding* (vectorisation), pour ensuite trouver des similarités vectorielles entre la question posée par le chercheur et le corpus d'étude. Il est donc logique que de telles questions transversales, ainsi formulées, ne donnent pas de réponses satisfaisantes car l'algorithme de proximité sémantique va chercher des endroits où sont présents les termes « *evolve* », « *throughout* », « *corpus* ». Il n'a pas de vision « surplombante » ou « extérieure » au corpus, il ne réalise que des rapprochements sémantiques et vectoriels entre la question posée et le corpus d'étude.
Dès lors, afin d'obtenir des résultats intéressants et pertinents, il est nécessaire de reformuler la question et de générer la réponse en fonction d'un partitionnement temporel. Celui-ci consiste à analyser le corpus en le divisant en segments correspondant à différentes périodes. Une telle approche permet de mesurer ou de comparer l'évolution d'un phénomène (comme l'utilisation d'un terme) au fil du temps (encadré 4).

**Encadré 4. Exemple de question transversale sur la définition du style selon la ligne éditoriale des revues**

**Question** : « How is style defined in each journal, and how is the concept used to qualify works of art ? »

**Méthode** : RAG sur des partitionnements temporels et par revues du corpus

**Contexte** : Passages discutant du style, issus d'articles classés en périodes

**Réponses** :

• 2015-2017

– Journal of Digital Art History : « In art history, style refers to a distinctive and recurring pattern of artistic elements, such as form, color, composition, and technique, that are characteristic of a particular artist, art movement, or period. Style in art history can be understood as a way to identify and categorize artworks based on their visual characteristics, which in turn can provide insight into the cultural, social, and historical context in which they were created. It is considered a supplement to form, and is seen as a characteristic of a particular time or era in art. Style is discussed by Herbert Read as a "momatic validity" that is imposed on history, and is seen as a way to express the prevailing ideology of a period. »

– Visual Resources : « Style encompasses the unique visual and aesthetic qualities that set a particular work of art apart from others. In other words, style is a reflection of the cultural, social, and historical context in which an artwork is created. Various approaches, methodologies, and analytical techniques used to study and interpret art. These styles can be seen in the work of art historians such as Panofsky, Warburg, and Wölfflin, who have been revisited and reinterpreted using digital methods. The expansion of art historical research trends has led to the development of new styles, including quantification, systemic perspective, structuralist foundation, and big data analysis. These styles have enabled art historians to reconsider key concepts of the discipline, disarticulate official narratives, and deal with theoretical and critical issues in art history from a different interpretive paradigm. »

– Art History : « Style is a unique and characteristic way of creating art that is often associated with an artist or a particular period. However, according to Tsien, the concept of style can also be rejected or subverted by an artist, as seen in Desouza's practice, where the artist's signature can be their failure to adhere to a specific style or discipline. It encompasses the painterly idiom, subject, and content of a painting, which can be influenced by fashions in wider visual culture. Art critics and historians, such as Heinrich Wölfflin, have attempted to identify and dismiss short-lived fashions in order to contain creative production within a logical line of stylistic development. Style is not fixed, but rather it is a dynamic and evolving concept that is shaped by the local conditions of art production and the historicity of art in general. The works of artists like William Dunlap, who emphasized the importance of context and the structural nature of artistic success, offer a critical evaluation of the concept of context-independent artistic mastery and highlight the relevance of considering the local conditions of art production. »
– Journal of Digital Art History : « From the given information, we can see that style in art history is not explicitly defined, but it is mentioned in the context of Vasari's considerations on patronage and the Marxist and social art histories of the twentieth century. However, we can infer that style in art history might be related to the way art historians' approach and analyze art, including the use of digital tools and quantitative methods. The papers mention that digital tools have provided the means for approaching research questions of new scale and scope, and have the potential to "radically reorient historiographic debates, make visible what has been rendered invisible, and address art-historical questions of true significance to an analysis of individuals and systems". This suggests that style in art history might be related to the use of innovative and interdisciplinary approaches to art history, including the combination of humanistic, economic, and sociological perspectives. In this sense, style in art history is not just about the visual or aesthetic qualities of art, but also about the methods and approaches used to analyze and understand it. »

– Visual Resources : « Style has become a key aspect of artistic expression, with many artists experimenting with new forms, materials, and techniques to create unique styles. As Merleau Ponty notes, modern art has "loosened the false lines which tied valuable work to the finished work", allowing artists to explore new ways of perception and expression. The concept of style is closely related to the idea of visual language, which refers to the way in which images communicate meaning and convey information. Will Burtin's work on integration and visual design highlights the importance of visual language in art and design, while Merleau-Ponty's writings on the autonomy of the arts emphasize the role of style in creating new perspectives and emotional responses. »

– Art History : « Style in art history refers to a specific way of creating or representing art, which can be a combination of older and new practices. It is also related to an artist's signature and their relationship to discipline and being disciplined. »

– Journal of Digital Art History : « Style is often analyzed using new methodologies and analytical techniques that provide a wealth of studies, demonstrating the potential of the digital approach for reconsidering key concepts of the discipline. This includes the use of quantification, systemic perspective, structuralist foundation, and other digital methods to re-examine classic approaches of the discipline. »

– Visual Resources : « Style in art history refers to the "structuralist foundation" and the use of "digital methods" that have an "unquestionable heuristic capacity" to reconsider key concepts, disarticulate official narratives, and deal with theoretical and critical issues in art history. It can be understood as a way to manipulate techniques of visualisation to induce a certain sentiment of life in the viewer. »

– Art History : « Style is about creating a connection between the artwork and the reality it represents, often through the use of artistic media and techniques. Style is mentioned in relation to the concept of "historic styles" and the analysis of synchronic and diachronic aesthetic correspondences. In particular, the paper by Heinrich Wolfflin, mentioned in the text, studies the Gothic style and its characteristics. Additionally, the paper discusses how fashion can influence an artwork's style, making it a commodity that is subject to the passage of time. »
Diviser ainsi le corpus en partitionnements temporels et poser à cha-
cune de ces partitions une question sur ce qui définit le style au sein de ces
sous-corpus permettent de prendre en compte l'évolution de la notion et
de sa définition. Il reste qu'une telle méthodologie nécessite une compré-
hension très forte de celle-ci par le chercheur sous peine de biaiser totale-
ment les interprétations réalisées à partir des résultats obtenus.

La difficulté d'adapter les questions transversales à des méthodes spécifiques afin de générer une réponse pertinente n'est pas l'unique enjeu. Un autre mésusage de la RAG, qui naît également d'une mécompréhension de la façon dont fonctionne l'algorithme de récupération de l'information dans le corpus, est exemplifié dans l'encadré 5.

**Encadré 5. Exemple de question transversale sur la fréquence d'utilisation du terme « style »**

**Question** : « How often is the term “style” used in each of the three different revues ? »

**Méthode** : Recherche de proximité lexicale du mot « style » sur vingt passages de chaque cluster sémantique

**Contexte** : Décompte des occurrences dans les articles du corpus

**Réponse** :

* Journal of Digital Art History : « The term “style” is used frequently in the given papers. It is mentioned in various contexts, such as the separation from the classical mode of representing the human in the 19th century, the appearance of disruptive styles in painting, and the correlation between the production of various types of media and the size of the human population. »

* Visual Resources : « According to the information from the papers, the term “style” is used frequently, particularly in the context of art history and architecture. It is used to describe various historical styles, such as Gothic, Neo-Gothic, and Art Nouveau, as well as to analyze the decorative styles of artists like Gerhard Munthe and his work in the Dragon Style. The term “style” is also used to discuss the concept of eclecticism, which involves the adaptation and appropriation of different artistic ideas and styles. In this context, the term “style” is used to describe the process of selecting, rejecting, and adapting different cultural and artistic influences to create something new. Furthermore, the term “style” is used to analyze the relationship between art and culture, particularly in the context of the periphery and the center. The concept of style is seen as a way to understand how artists and architects from different cultural backgrounds interact and influence each other. »

* Art History : « The term “style” is used frequently in the context of art history, particularly in relation to fashion and its influence on art production and reception. According to the provided information, the term “style” is used in various ways, including :

– referring to the fashion trends and styles of a particular era, such as the “gothic” style in the 1920s (page 87)

– analyzing the relationship between style and temporality, including the way that fashion can be used to convey a sense of time and place (page 688)

– examining the impact of fashion on artistic movements, such as the rise of modernism and the importance of innovation and originality (page 686)

Overall, the term “style” is used throughout the provided information to discuss the complex and multifaceted relationship between fashion, art, and culture. »
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La réponse apportée n'est pas satisfaisante, la RAG et le GML ne sont pas pertinents pour compter les occurrences d'un terme dans un corpus : ils n'ont pas été mis au point pour réaliser des calculs statistiques. En effet, le modèle de recherche d'information identifie les passages les plus pertinents – ceux proches sémantiquement de la question – et génère une réponse textuelle à partir de ces passages précis.

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Pour répondre à une telle question, il serait plus pertinent et plus précis d'utiliser un *script* qui parcourt le corpus pour compter les occurrences du terme « *style* ». En Python, les résultats seraient ceux présentés dans le tableau 1.

<table><caption>Tableau 1. Nombre moyen d'apparitions du terme « *style* » dans le corpus</caption><thead><tr><th>Revue</th><th>2015</th><th>2016</th><th>2017</th><th>2018</th><th>2019</th><th>2020</th><th>2021</th><th>2022</th><th>2023</th><th>2024</th></tr></thead><tbody><tr><td>dahj</td><td>3,72</td><td>10.3</td><td>-</td><td>1,8</td><td>0,44</td><td>1,0</td><td>1,44</td><td>-</td><td>2,75</td><td>-</td></tr><tr><td>vr</td><td>2,06</td><td>4,44</td><td>2,67</td><td>4,16</td><td>5,76</td><td>3,28</td><td>1,88</td><td>0,9</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>ah</td><td>3,38</td><td>3,38</td><td>3,46</td><td>3,97</td><td>3,16</td><td>2,0</td><td>2,83</td><td>4,31</td><td>3,77</td><td>1,17</td></tr></tbody></table>

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Cet exemple souligne l'importance de comprendre non seulement les outils employés, leur finalité initiale et leurs limites, mais aussi la nécessité d'adapter rigoureusement ces outils aux objectifs spécifiques des traitements envisagés sur les données. Dans ce cas précis, un simple comptage des occurrences, réalisable avec une ligne de code Python, suffit à répondre à la question posée. Recourir à un GML est inefficace, d'autant qu'il échoue à fournir une réponse pertinente dans ce contexte.

## Questions exploratoires

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Les questions exploratoires concernent des problématiques de recherche spécifiques abordées dans le corpus. Ces questions portent donc principalement sur la thèse développée par un auteur dans un article. Les réponses attendues ne se limitent pas à un seul extrait du corpus mais sont généralement longues et fondées sur la récupération et l'agrégation de plusieurs passages. Ces questions sont traitées par des techniques qui leur sont propres, qui permettent à la fois une extraction d'informations précises et exhaustives pour ne pas rater les problématiques de recherche, ainsi qu'une analyse à haut niveau du corpus afin que les tendances sous-jacentes apparaissent (encadré 6).

### Encadré 6. Exemple de question exploratoire sur la fonction identitaire du style

**Question** : « Can you explain how the display of African and Oceanic art reveals its role as a distinctive marker of style and tribal identity ? »

**Méthode** : RAG effectué à partir d'un *clustering* préciblé, revue par revue

**Contexte** : Article précis. Walden, Lauren. 2020. « British Museum Ethnographic Photography at the 1936 International Surrealist Exhibition ». Visual Resources 36 (1) : 43-69. https://doi.org/10.1080/01973762.2020.1672358.

**Réponse** :

* Visual Resources : « The display of African and Oceanic art in the 1936 Surrealist exhibition reveals its role as a distinctive marker of tribal identity and a unifying function in transcending terrestrial, man-made borders. The inclusion of these art forms demonstrates the Surrealists' intention to propagate a cosmopolitan method of curation, which transcends taxonomic display mechanisms, such as tribal and national categorizations. The exhibition's organizers,
Paul Nash and Hugh Sykes Davies, [...] aimed to create a dialogue between the two art forms, highlighting their shared qualities and challenging the notion of national artistic greatness. »

• *Journal of Digital Art History* :

– Cluster « sculpture » : « Hausenstein argued that the anatomically incorrect proportions of South Sea sculpture were not an error but a means of asserting the “artistic logic of the sculpture”. This formalist analysis enabled a theoretical framework for understanding abstract form as a universal artistic value. Similarly, Einstein’s work on African artefacts, such as his book “Negerplastik” (1915), applied a rigorous formalist analysis, derived from contemporary Western modernism, to describe the sculptures as formal shapes, rather than depicting any deity. Einstein acknowledged that African art was of religious significance, but he pursued a description of the sculptures as formal shapes, emphasizing their autonomy. This approach highlights the unique characteristics of African and Oceanic art, which are often distinct from Western art forms, and underscores their role as a distinctive marker of tribal identity. »

– Cluster « money/paper/african » : « Style showcases the unique visual properties and representational strategies of tribal masks and other artefacts. This is evident in the way artists such as Matisse and the Fauves began to emulate the visual properties and representational strategies they perceived in tribal masks and other artefacts, and how Marcel Duchamp’s readymades allegorize the transformation of industrial objects into works of art by de-functionalizing and de-contextualizing them, much like the removal of beads, garments, and other extraneous elements from tribal artefacts. »

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Le modèle de RAG trouve bien le résultat que nous attendions, présent dans l'article de la revue Visual Resources de 2020 (Walden 2020). Cependant, une réponse que nous n'avions pas anticipée émerge également au sein de la revue Journal of Digital Art History autour d'une réflexion ciblée sur l'interprétation formaliste occidentale des sculptures africaines ainsi que sur les inspirations fortes d'artistes modernes et surréalistes (Matisse, les fauves, Duchamp ou le mouvement dada) vis-à-vis de l'art africain. Cela montre ainsi la force de la RAG et des méthodes quantitatives qui permettent à la fois d'explorer de vastes corpus textuels en ciblant l'information recherchée tout en laissant la possibilité d'établir également des connexions et d'identifier des sources inattendues et potentiellement fécondes.

Questions comparatives

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Les questions comparatives sont fondées sur une recherche orientée à propos d'entités (notions, concepts, idées) distinctes mises en corrélation. Les réponses proposées sont de deux natures :

* La chaîne RAG recherche explicitement des passages où les entités sont mentionnées ou discutées conjointement. Dans ce cas, les réponses sont plus précises car elles reposent sur des comparaisons explicites mais elles nécessitent, de fait, que de telles comparaisons existent dans le corpus.

* La chaîne RAG récupère individuellement des informations sur chaque entité puis les met en relation afin de les comparer. Une telle approche permet de répondre à des questions même si le corpus ne confronte pas explicitement les concepts : elle nécessite une étape supplémentaire d'agrégation et de synthèse afin d'établir des relations pertinentes entre les entités.
Dans une telle perspective, il est, par exemple, possible de comparer la notion de style avec un autre concept proche, celui de forme (encadré 7).

**Encadré 7. Exemple de question comparative sur la différence entre les notions de « style » et de « forme »**

**Question** : « What is the difference between the notions of style and form ? »

**Méthode** : Partitionnement thématique, recherche par vecteur des passages proches de la question puis filtrage par les mots-clés « style » et « forme » pour obtenir des passages traitant d'un des deux termes ou des deux à la fois

**Réponse** :

• Cluster « image/features » : « Style refers to the aesthetic and methodological approach of an artistic movement or period, which can be influenced by cultural, social, and historical factors. For instance, the Renaissance style in the 15th to 18th centuries was characterized by a cultural conception of beauty based on Greek and Roman models, and a training system that fostered the imitation and reproduction of these models. Form, on the other hand, refers to the specific representation of human faces or beauty in a particular artwork or style. Form can be measured and tracked accurately using quantitative data, such as symmetry and averageness. The data analysis shows that there have been variations in the form of facial beauty representation over time, with deviations from the classical paradigm in the 13th century (Gothic style) and contemporary art. In other words, style is a broader concept that encompasses the artistic approach and aesthetic values of a particular period or movement, while form is a more specific representation of human beauty within that style. »

• Cluster « artist/work » : « Style refers to the mannerism or the prevailing ideology of a period, which is expressed through the artist's work. It is described as the "mannerism" that conveys the "prevailing ideology of a period" (Causey, 131). Style is seen as something that is imposed on history and has only momentary validity (Read, "The Appreciation of Pottery", 41-42). Form, on the other hand, refers to the technical qualities of art, such as technique, treatment, and vehicle (Maccoll, "Art: Subject and Technique", 95). Form is seen as the "language of painting" that conveys the feeling of the painter towards their subject (Maccoll, 95). Form is also described as the "timeless and abstract" elements of art (Causey, 131). In summary, style refers to the artistic expression of a period's ideology, while form refers to the technical qualities of art that convey the artist's intention. »

• Cluster « art/portrait/photographic » : « Style is a general aesthetic or cultural characteristic that defines a group of objects or a particular artistic movement, reflecting the artist's cultural background, personal taste, or historical context. It encompasses the overall look, feel, and attitude of a work of art, often reflecting the artist's cultural background, personal taste, or historical context. Form, on the other hand, refers to the specific structure, shape, and organization of a work of art, as the tangible manifestation of an artist's ideas, techniques, and creative decisions. Form can be measured, quantified, and mathematically defined. Style is about the artistic and cultural context in which an artwork is created, while form is about the physical properties of the artwork itself. Formalism debates prioritized content over form, focusing on the presentation or way something is done, while style is about the artistic expression and the artist's skill involved in creating the artwork. »

Les réponses générées par la RAG synthétisent des informations issues de plusieurs articles, mettant en perspective les deux notions étudiées. Les comparaisons entre les termes « style » et « forme » sont contextualisées selon les thématiques abordées dans les articles. Par exemple, le cluster « image/features » propose une définition centrée sur le concept de « beauté » dans l'analyse des portraits de la Renaissance, tandis que le clus-
ter « *art/portrait/photographic* » offre une comparaison plus générale entre les deux termes. Le cluster « *artist/work* », quant à lui, regroupe plusieurs définitions des termes issues de divers articles, en conservant les références aux sources originales et en réalisant une synthèse : « *In summary, style refers to the artistic expression of a period's ideology, while form refers to the technical qualities of art that convey the artist's intention.* »

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Il devient ainsi nécessaire d'examiner et de comparer les différentes réponses fournies par la RAG, en tenant compte des clusters, pour identifier la réponse la plus pertinente à la problématique de recherche ou pour obtenir divers éléments d'analyse complémentaires. Ce processus est particulièrement avantageux car il permet à l'utilisateur d'identifier les points saillants des définitions, de retrouver facilement les références associées à celles-ci tout en ayant la possibilité de se référer aux passages dont elles sont issues, afin d'approfondir un ou plusieurs aspects qui lui semblent particulièrement pertinents. Il peut également être envisagé comme un point de départ ouvrant la voie à d'autres partitionnements, permettant d'établir des comparaisons entre les termes en fonction du journal ou de la communauté auctoriale étudiée.

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Un point à clarifier réside dans la variation des styles rédactionnels des réponses : certaines incluent des exemples, d'autres s'appuient sur de nombreuses citations et références, tandis que d'autres proposent des définitions alternatives des deux termes. Il serait judicieux d'envisager une harmonisation de la présentation des réponses qui permettrait de recentrer l'attention sur le contenu et les arguments plutôt que sur les divergences formelles.

## Questions exogènes

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Les questions exogènes sont celles qui portent sur des informations qui ne sont pas présentes dans le corpus. Elles sont « hors sujet » dans la mesure où la réponse ne figure pas dans le corpus. Identifier la manière dont le modèle réagit à ces questions est crucial dans une méthodologie de RAG pour s'assurer qu'il ne produise pas de réponse trompeuse ou d'hallucination. Dans ce cas de figure, le modèle doit signaler à l'utilisateur qu'il ne dispose pas d'assez d'information au sein du corpus pour formuler une réponse. Il est possible d'inciter le modèle à adopter ce comportement en configurant le *prompt system*, qui détermine à la fois son rôle et la manière dont il doit réagir dans de telles situations⁸ (encadré 8).

**Encadré 8. Exemple de question exogène sur les travaux d'une autrice absente du corpus**

**Question** : « *Can you tell me about Léa Maronet in Art History?* »

**Méthode** : RAG sur l'ensemble du corpus

**Contexte** : Aucun puisque Léa Maronet ne figure pas dans le corpus

**Réponse** : « *There is no information about Léa Maronet in the provided papers of Art History. The papers mention various artists such as Shana Moulton, Lynn Hershman Leeson, Abita Rezaire, Claudia Hart, Eva Wohlgemuth, Shu Lea Cheang, Patrice Caire, and Martine Neddam, but not Léa Maronet.* »

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Le modèle répond de manière conforme aux instructions spécifiées dans notre *prompt system*. Toutefois, il dépasse cette simple exécution en suggérant une liste d'autrices présentes dans le corpus, offrant ainsi des pistes complémentaires que l'utilisateur pourrait explorer. Cette orienta-
tion proactive s'avère précieuse car elle aide le chercheur à découvrir d'autres informations pertinentes dans le cadre du corpus étudié, enrichissant ainsi l'analyse et ouvrant de nouvelles perspectives de recherche.

## Analyses et limites

En utilisant la RAG sur trois revues d'histoire de l'art – *Journal of Digital Art History*, *Visual Resources* et *Art History* –, il devient possible d'explorer en profondeur le contexte d'utilisation du terme « style », sa définition et les diverses méthodologies employées pour l'analyser. Les réponses générées offrent des perspectives complémentaires et permettent d'appréhender la notion à différents niveaux de granularité. Cette approche aide non seulement à mettre en lumière les nuances au sein de la définition du terme mais également à relier ces interprétations à des méthodologies spécifiques et à des courants historiographiques précis.

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## Analyses en fonction du type de question

Les questions précises posées au modèle, ainsi que leurs réponses, mettent en évidence les contributions d'auteurs particuliers, qu'elles soient développées dans un article spécifique ou disséminées à travers le corpus par des citations multiples. Par exemple, Anne Lafont définit le style comme une expression personnelle liée à la singularité d'un artiste tandis que Svetlana Alpers adopte une perspective historique et sociologique, ancrant la notion dans des dynamiques de marché et des logiques de production collective au sein des ateliers. Cette observation, mise en avant par la RAG, répond à l'un des points de la critique à l'égard du style : le contexte historique, social et économique influe directement sur la production artistique et doit être pris en compte dans la comparaison du style des œuvres. Pour autant, Svetlana Alpers, figure majeure de cette critique, n'est citée que dans la revue *Art History*.

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Si ce dernier point semble illustrer l'absence de réflexion critique relative au style dans le champ de l'histoire de l'art numérique, les questions transversales apportent un éclairage contrasté à ce propos. Contrairement à l'étude d'Anna Näslund et Amanda Wasielewski (qui met en avant une prééminence des références aux premiers historiens de l'art dans le domaine de l'histoire de l'art numérique), la prévalence du terme « style » n'apparaît pas comme une spécificité des revues d'histoire de l'art numérique et il demeure largement usité dans le domaine général de l'histoire de l'art. La partition temporelle réalisée sur les trois revues met en évidence l'introduction des méthodes computationnelles dans l'étude du style à partir de 2019, principalement dans *Journal of Digital Art History* et *Visual Resources*. Avant 2019, ces publications proposent une définition traditionnelle du concept, le considérant comme une manière de caractériser un ensemble d'éléments visuels, de techniques et de choix propres à un artiste, à un mouvement ou à une période donnée. Cette définition évolue progressivement pour intégrer les transformations apportées par les méthodes computationnelles. Les réponses de la RAG montrent que cette transformation s'accompagne d'une réflexion sur l'évolution même de la notion, avec des passages tels que « *Media art often blurs the boundaries between traditional art forms and requires a reevaluation of the concept of style* » ou encore « *Style is not a fixed or permanent concept, but rather a constantly

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*evolving and changing aspect of art history* ». Cela témoigne d'une prise de conscience, au sein de ces revues, du fait que ces nouvelles approches nécessitent une révision du concept.

Ces questions transversales révèlent par conséquent des différences subtiles dans la définition du style selon les revues, reflétant leurs spécificités éditoriales. Cependant, la RAG, bien que performante dans l'agrégation et la contextualisation des informations, n'est pas conçue pour offrir des réponses exhaustives à ce type d'interrogations. Les réponses fournies demeurent souvent générales et peu approfondies, donnant une idée globale des tendances et évolutions sans en livrer les détails. Pour une analyse quantitative précise de l'usage d'un terme, une approche statistique reste indispensable, complétant ainsi les apports qualitatifs de la RAG.

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La question exploratoire, pour sa part, est très spécifique à un article donné et n'offre par conséquent qu'une définition restreinte. Elle met tout de même en lumière une utilisation particulière du terme « style », lorsqu'il est employé pour comparer des productions artistiques non occidentales. Un tel usage s'écarte du cadre historique originel dans lequel la notion a été élaborée, adoptant une approche plus générale et contextuelle. Cela témoigne en partie d'une prise en compte des critiques formulées à son encontre, en privilégiant une lecture plus flexible et adaptative du concept.

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La question comparative, enfin, offre, à la fois, une réponse orientée en fonction d'un nombre réduit d'articles portant sur un thème précis et des comparaisons plus générales regroupant les définitions issues d'articles divers. Ces divergences de réponses sont liées, comme nous l'avons vu, aux différents clusters. La première réponse, centrée sur l'étude de la beauté dans les portraits de la Renaissance, apporte des éléments restreints, limités à un cadre particulier. La RAG démontre, ici encore, sa capacité à fournir des réponses précises, fondées sur un ou deux articles spécifiques. En revanche, les réponses générées à partir des deux autres clusters proposent une comparaison plus transversale entre les termes « style » et « forme », offrant ainsi une réponse davantage en phase avec les attentes d'un utilisateur désirant une vision d'ensemble sur ces deux notions. Les réponses générées soulignent que la RAG permet de saisir non seulement des définitions englobantes de ces termes mais aussi d'identifier les débats sous-jacents à leur usage. En outre, la RAG illustre une évolution dans la manière d'aborder ces notions en histoire de l'art, en particulier grâce à l'introduction des méthodes computationnelles. Les réponses soulignent que ces méthodes permettent désormais une étude plus dynamique et nuancée du style et de la forme, en prenant en compte des données massives et en traçant des motifs au sein des images. Plusieurs articles mentionnent qu'une telle tendance incarne un tournant en histoire de l'art, les outils computationnels ne se contentant pas de réévaluer les concepts traditionnels mais offrant également une perspective encriche sur leur évolution à travers le temps et les contextes variés.

## Analyses générales

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De manière générale, la notion de style est encore largement utilisée dans les trois publications étudiées, sans différence selon la ligne éditoriale des revues. Les critiques émises, décriant une vision de l'art et du style hors de tout contexte historique, semblent bien prises en compte dans les différents articles et le lien entre ce contexte et les styles artistiques est régulièrement mis en avant. Toutefois, les réflexions sur l'usage de ce terme sont peu souvent explicitement abordées dans les articles, qui
se concentrent principalement sur des études thématiques. Le style est ainsi majoritairement défini en fonction du sujet de l'article ou selon une perspective plus générale.

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Par ailleurs, les analyses computationnelles sont de plus en plus utilisées pour analyser le style, notamment dans les revues spécialisées en histoire de l'art numérique – Visual Resources et Journal of Digital Art History –, alors que la revue « classique » – Art History – demeure hermétique à ces méthodes. Bien que ces dernières soient novatrices, elles ne correspondent pas nécessairement à un renouveau de la définition du style elle-même.

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Pour conclure, l'étude menée à l'aide de la RAG semble indiquer que la notion de style apparaît comme largement utilisée dans toutes les revues étudiées, sans distinction marquée entre histoire de l'art classique et numérique. Le constat établi par Anna Näslund et Amanda Wasielewski concernant la référence aux pères fondateurs de l'histoire de l'art ne peut être transposé à la notion de style, car cette dernière demeure largement et régulièrement utilisée. De plus, les critiques formulées à l'égard de ce concept – telles que son ancrage dans des contextes socioculturels spécifiques, son caractère évolutif ou encore sa dimension normative – semblent prises en compte dans les différents travaux. En revanche, leur analyse trouve un écho dans le fait que, malgré son usage généralisé, la notion est rarement soumise à une critique approfondie ou réinscrite de manière explicite dans son cadre théorique, les critiques étant prises en compte de manière implicite et partielle.

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Bien que ces observations constituent des grandes tendances et nécessitent des approfondissements, les résultats obtenus mettent en avant l'intérêt de l'approche de la RAG pour identifier non seulement une définition plurielle du style mais aussi les tensions et les enjeux qui entourent son usage dans différents sous-domaines de l'histoire de l'art.

## Limites

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La chaîne de traitement proposée dans cet article peut permettre, comme nous l'avons montré, d'explorer un vaste corpus tout en variant les prismes d'entrée sur celui-ci. Il est cependant essentiel de garder en tête, à chaque moment de l'analyse, que ces méthodes sont expérimentales et se fondent sur des technologies d'IA qui peuvent occulter certains aspects du corpus. Il est ainsi crucial de comprendre le fonctionnement de ces algorithmes et d'avoir conscience de leurs biais potentiels.

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Tous les intermédiaires techniques et les choix de conception de la chaîne de traitement entraînent des risques de mésinterprétation des résultats, liés à l'absence de représentativité des réponses générées, à la déformation des propos du matériau d'origine, à un manque de précision ou à une simplification des propos rapportés. Il est ainsi essentiel de souligner que la chaîne de RAG proposée ne permet pas une lecture et une analyse aussi précise et rigoureuse qu'une lecture proche d'un article et ne peut s'y substituer. Elle doit par conséquent être complétée par un retour aux sources de la part de l'utilisateur. Cela implique qu'il aille non seulement consulter les sources mises en avant par la RAG, mais aussi, si nécessaire, élargir sa recherche en explorant d'autres références pertinentes pour enrichir et contextualiser sa compréhension du sujet.

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Une mécompréhension par l'utilisateur du fonctionnement sous-jacent peut l'amener à poser des questions non pertinentes dans ce contexte. Le modèle de RAG, en fonction de l'embedding sélectionné, repose généralement sur des mécanismes tels que le calcul de similarité entre la question
formulée par l'utilisateur et les termes présents dans le corpus, ou bien
sur une évaluation probabiliste visant à déterminer si un passage extrait
répond effectivement à la question posée. Nous avons mis en lumière un
certain nombre de ces cas dans nos analyses. Ces limites mettent en
exergue l'importance d'une compréhension du fonctionnement de la
chaîne de traitement ainsi qu'une adaptation des méthodes à la tâche
poursuivie par l'utilisateur à son problème de recherche spécifique.

Les modèles de langue peuvent « halluciner », c'est-à-dire générer des réponses qui peuvent être fantasques ou trompeuses. Corrélativement, ils ont été souvent entraînés pour formuler leurs réponses de façon très assertive, ce qui n'incite pas l'utilisateur à remettre en question la réponse générée ou à envisager des nuances ou réponses alternatives. La RAG permet de limiter cette propension, notamment grâce à la définition d'un *prompt system* adapté, comme nous l'avons évoqué, mais il demeure que l'utilisateur doit rester conscient de ces risques tout au long de ses analyses, particulièrement pour les interprétations qu'il émet à partir des résultats.

À un autre niveau, ces réponses peuvent se fonder sur des contextes trop courts pour permettre au modèle de véritablement « comprendre » le sens d'un paragraphe, en omettant la négation qui le précède ou le fait que ce passage constitue la critique d'une position spécifique. De même, il aura du mal à capter la métaphore, l'humour ou l'ironie, ce qui peut mener à de véritables contresens. Cela montre l'importance de pouvoir revenir au texte et de contextualiser systématiquement les interprétations réalisées à partir de ces méthodologies.

Pour finir, les limites tiennent également au dynamisme actuel de la
technologie et à ses avancées constantes et quasiment mensuelles, hebdo-
madaires, voire quotidiennes. Entre le moment où nous avons commencé
à rédiger cet article et le moment où celui-ci est publié, de nouvelles tech-
nologies sont venues renouveler en profondeur les choix techniques réali-
sés. Elles nous inciteraient aujourd'hui à nous tourner vers de nouveaux
outils pour réaliser certaines tâches de notre chaîne de traitement (or-
chestration de modèles, avec un « *LLM as a judge* » par exemple pour typo-
logiser les questions et opérer un *rerouting* vers un *prompt system* adapté
au besoin du chercheur (Szymanski *et al.* 2025), avec un « *model context
protocol* » pour l'application de fonctions spécifiques à certaines tâches
comme le calcul de fréquence de certains termes [Ray 2025], etc.). Ces
limites montrent à la fois le dynamisme et les opportunités du champ
mais elles ne doivent pas non plus nous faire sombrer dans une course à
l'échalote technologique, dans la mesure où elles ne viennent pas discrédi-
ter les analyses que nous avons menées.

Conclusion

Nous avons mis en évidence tant les avantages que les opportunités
offerts par l'application de la RAG aux corpus en SHS (ici en histoire de
l'art) : la manipulation et l'exploration de grands ensembles textuels qui
seraient impossibles à aborder par une simple lecture rapprochée, la
découverte de connexions et de liens entre des articles qui n'auraient
autrement pas émergé. Cela ouvre la voie, *in fine*, à de nouvelles épistémo-
logies de recherche, en permettant de traiter et de mettre en lumière ces
connexions à grande échelle. L'usage de la RAG facilite une navigation
ciblée au sein d'un large corpus en mettant en évidence les convergences
et divergences entre les différentes sources. Il encourage également une

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approche critique, permettant à l'utilisateur de confronter la synthèse fournie aux articles originaux pour évaluer la pertinence et la fidélité des résumés proposés. Les méthodologies de RAG, en intégrant systématiquement la source des réponses du modèle dans le corpus d'étude, établissent un lien entre lecture distante et lecture proche, facilitant ainsi l'articulation et la mise en perspective des différentes échelles d'analyse – macro et micro.

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Une telle approche demeure tout de même limitée dans sa capacité à explorer en profondeur certaines subtilités ou exceptions. Pour compléter une telle étude, il serait essentiel d'intégrer des méthodes quantitatives, par exemple pour mesurer la fréquence d'apparition du terme « style » et ses contextes d'utilisation sur un corpus élargi, afin de confirmer ou nuancer les résultats obtenus. Ainsi, ces méthodes devraient être vues comme complémentaires à l'approche RAG. Une analyse qualitative approfondie de certains articles pourrait également permettre d'identifier des biais discursifs ou des variations spécifiques. Enfin, une exploration comparative incluant un plus grand éventail de revues ainsi que des approches interdisciplinaires offriraient une perspective plus complète sur l'évolution de tels concepts.

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Nous sommes également conscients de la complexité d'une telle méthodologie, qui nécessite d'être capable de comprendre, développer et mettre en place les algorithmes de traitement de données (réduction de dimensionnalité, clustérisation, analyses de réseaux, mise en place de la chaîne de RAG...), ce qui demande des compétences croisées en informatique et en SHS. Il nous semble toutefois que cette complexité est inévitable si l'on veut que les algorithmes d'IA soient véritablement adaptés aux contextes de recherche en SHS. Cela nécessite, comme nous l'avons souligné, la capacité d'expliquer les résultats générés, afin de pouvoir fonder des interprétations solides sur ces productions. Pour cela, il est nécessaire de « soulever le capot de la voiture », pour reprendre les termes de Matthew Crawford (Crawford 2016), et de se confronter à cette complexité sous peine d'en rester à l'usage des modèles généralistes sur lesquels le chercheur n'a aucune prise. Cela rejoint également les conclusions de Caroline Muller et Frédéric Clavert sur l'importance « d'ouvrir l'atelier » (Muller 2025).

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De plus, ces modèles sont conçus par des entreprises dont l'objectif est de minimiser la transparence des choix effectués en amont des résultats, privilégiant la simplicité, l'intuitivité et l'efficacité au détriment de la compréhension des processus sous-jacents à leur génération (Vitali-Rosati 2024b). Nous pensons au contraire qu'il est aujourd'hui essentiel, pour les chercheurs en SHS, d'adopter des méthodes complexes tout en développant des interfaces et des services spécifiquement conçus pour gérer cette complexité et mettre en évidence les enjeux, les biais et les opportunités offerts par l'IA. En cela, notre travail illustre la perspective esquissée par Emmanuel Le Roy Ladurie dans *Le Nouvel Observateur* du 8 mai 1968, lorsqu'il formulait sa célèbre injonction : « L'historien de demain sera programmeur ou il ne sera pas. » (Le Roy Ladurie 1968). En revanche, il ne s'agit pas ici d'entériner la vision d'une « fin des érudits » (le titre original de l'article de Le Roy Ladurie) mais plutôt d'en proposer une relecture contemporaine : celle d'une extension du savoir-faire aux outils et méthodes computationnels. Loin de se substituer aux compétences interprétatives classiques, ces nouvelles approches visent à élargir les champs d'étude à des objets particulièrement complexes, nécessitant la naissance d'une nouvelle érudition dans les SHS.
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## Notes

1. Accessible sur https://isidore.science.

2. Unité d'appui et de recherche 3598 du CNRS, de Aix-Marseille Université et du Campus Condorcet.

3. Voir, par exemple : https://www.ipsos.com/fr-fr/premier-anniversaire-de-chat-gpt-77-d-es-francais-voient-cet-outil-comme-une-revolution/.

4. Voir, par exemple : http://blog.sens-public.org/marcellovitalirosati/fabrique-des-subalternes.html.

5. Au sens de la confusion entre le Web, service sur Internet, et l'ensemble des ressources accessibles par les technologies du Web, en particulier par l'interopérabilité du protocole HTTP.

6. Ainsi, le corpus doit être ici entendu comme un ensemble de documents, de fichiers ayant une cohérence intellectuelle, scientifique, pour celui ou celle qui l'initie, le fait vivre.

7. Nous n'avons pas encore mis en place cet outil qui est en cours d'expérimentation.

8. Par exemple : « Tu es un modèle expert en histoire de l'art qui s'attache à répondre aux questions posées de façon claire, précise et sourcée. Lorsque tu ne connais pas la réponse à une question et qu'elle n'est pas présente dans ton corpus d'étude, dis-le explicitement ».

## Auteurs

### Antoine Silvestre de Sacy

UAR 3598 IR* Huma-Num, CNRS, Aubervilliers, France
Antoine Silvestre de Sacy est diplômé d'un master en philosophie et en humanités numériques, data scientist, doctorant en littérature française et chercheur associé à la BNF. Il est spécialisé dans les questions de traitement automatique des langues appliqué aux sciences humaines.

ORCID 0009-0009-7448-0178

antoinedesacy@gmail.com
## Adam Faci

UAR 3598 IR* Huma-Num, CNRS, Aubervilliers, France

Adam Faci est diplômé d'un ingéniorat en informatique et d'un doctorat en informatique sur la représentation, la simulation et l'exploitation de connaissances sous forme de graphes conceptuels. Il est actuellement postdoctorant et travaille sur l'évaluation des grands modèles de langage (GML) pour les sciences humaines et sociales et sur leur utilisation éthique et maîtrisée.

ORCID 0000-0001-7216-9487

adam.faci@huma-num.fr

## Léa Maronet

UAR 3598 IR* Huma-Num, École pratique des hautes études, Paris, France et université de Montréal, Montréal, Canada

Léa Maronet est diplômée d'un master en études asiatiques et d'un master en humanités numériques. Doctorante en histoire de l'art et en humanités numériques, spécialiste de la sculpture indienne ancienne, sa thèse porte sur l'application des méthodes de vision par ordinateur et sur la reconnaissance automatique de motifs iconographiques.

ORCID 0009-0005-2532-5375

lea.maronet@huma-num.fr

## Stéphane Pouyllau

UAR 3598 IR* Huma-Num, CNRS, Aubervilliers, France

Stéphane Pouyllau, ingénieur de recherche de l'IR* Huma-Num, est spécialisé dans les domaines des humanités numériques, de l'informatisation des données de la recherche en sciences humaines et sociales et en information scientifique et technique.

ORCID 0000-0002-9619-1002

stephane.pouyllau@huma-num.fr

## Droits d'auteur

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