# Capteur de scènes, élaboration d'un outil d'annotation et d'analyse des captations théâtrales

Olivier Lapointe, Hervé Guay

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Olivier Lapointe, Hervé Guay. Capteur de scènes, élaboration d'un outil d'annotation et d'analyse des captations théâtrales. JIT 2022 - Journées d'Informatique Théâtrale 2022, Inria Grenoble Rhône Alpes; ENSATT Lyon; Laboratoire Passages XX-XXI de l'Université Lyon 2, Oct 2022, Lyon, France. hal-04154426

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# CAPTEUR DE SCÈNES, ÉLABORATION D'UN OUTIL D'ANNOTATION ET D'ANALYSE DES CAPTATIONS THÉÂTRALES

Olivier Lapointe

(UQAM/CRILCQ)

Le projet de recherche *Capteur de scènes* réunit trois chercheurs (Charlène Deharbe, Hélène Jacques et Hervé Guay), ainsi que le professionnel de recherche Olivier Lapointe, autour de l'élaboration d'un outil d'annotation et d'analyse des captations théâtrales. Il est né d'un désir et d'un manque. Le désir, c'était celui d'analyser un corpus particulièrement significatif dans l'évolution de l'esthétique scénique contemporaine – celui des adaptations d'œuvres littéraires portées à la scène depuis 2000 –, tandis que le manque, c'était celui d'un outil convivial d'annotation et d'analyse des captations théâtrales. Nul ne l'ignore : les captations théâtrales sont désormais une ressource que les chercheurs et les enseignants utilisent sur une base régulière tant pour préparer une communication ou une publication que pour enseigner des œuvres dans les cours de théâtre et de littérature. Or, même si ces ressources sont de plus en plus utilisées pour la recherche et l'enseignement, quand vient le temps de préparer une présentation ou un article, la plupart des chercheurs continue d'utiliser un système artisanal de prise de notes, indépendant de la captation, pour repérer les marques et les extraits qui informent leur analyse. De plus, la majorité des enseignants et des chercheurs font appel à très peu de fonctions ou de modules d'analyse de nature informatique liés à ces captations pour élaborer leurs recherches et préparer leurs cours. C'est donc en promettant de s'attaquer à ce problème que l'équipe de *Capteur de scènes* a décroché un financement Développement Savoir du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada en 2021. C'est ce financement qui a permis à notre équipe de développer au sein du Centre de recherche interuniversitaire sur la littérature et la culture au Québec (CRILCQ) la plateforme numérique *Capteur de scènes*. Dans le cadre de cet article, nous reviendrons sur l'état

Hervé Guay

(UQTR/CRILCQ)

d'avancement de nos travaux, sur notre manière de travailler, sur le modèle de données à partir duquel cet outil a été conçu ainsi que sur les fonctionnalités d'annotation et d'analyse dont nous désirons le doter à cette étape-ci de son élaboration. Nous allons aussi préciser le corpus à partir duquel nous avons testé cet outil et expliquer davantage l'hypothèse de recherche qui nous a guidés dans sa mise au point.

Le corpus étudié par notre équipe gravite autour d'une trentaine de captations d'adaptations d'œuvres littéraires ayant été portées à la scène de 2000 à 2020, soit au Québec ou en Europe. L'hypothèse que nous soulevons, c'est qu'une bonne partie de ces spectacles semble délaisser le modèle de l'adaptation dramatique, centrée sur le texte, pour s'adonner plutôt à ce que Bonnie Marranca¹ appelle des « médiaturgies ». La médiaturgie est entendue ici comme une stratégie spectaculaire où le théâtre agit plutôt comme un hypermédia qui emprunte des traits formels à divers médias ou arts, afin de transmettre certains éléments des textes dans le cours de leur passage à la scène. Cette hypothèse de recherche a eu un rôle structurant sur notre outil, dans la mesure où il nous a amenés à le doter de deux modules : le premier consiste à trouver le moyen de mettre en parallèle ou, si l'on préfère, d'observer l'un en regard de l'autre, le texte matrice et le texte scénique qui en découle et qui existe le plus souvent sous la forme d'un tapuscrit ; un tel diptyque permet entre autres de distinguer, comme nous l'avons fait au moment d'annoter le premier spectacle que nous avons analysé, ce qui a été retenu ou non du texte original. Il s'agit également de prendre en compte les textes sur lesquels s'appuie le spectacle. Le second module de notre outil vise, quant à lui, à mettre en évidence les principaux éléments de la représentation, en autorisant l'annotateur à inscrire, depuis la captation que l'on fait jouer dans
l'application web, des marques de repérage relatives à dix dimensions du spectacle (jeu : voix, jeu : corps, décor et costumes, objets, lumière, son, médias, public, renvoi textuel, autres). Ce même module permet également de minuter la vidéo et d'isoler des extraits de la représentation particulièrement significatifs, susceptibles de donner lieu à des analyses plus fouillées. Allons-y d'un mot sur la catégorie « renvoi textuel ». En un mot, c'est celle qui permet de lier les deux modules, de basculer au besoin de l'un à l'autre, en indiquant par exemple à quelle section du texte renvoie tel extrait du spectacle. C'est donc ce travail d'annotation et de repérage d'extraits enregistré dans une entrée de base de données associée à la captation du spectacle, qui peut servir de base à l'analyse de la représentation.

Comme nous ne sommes au travail sur notre outil que depuis un an, c'est surtout ce second volet de l'outil que nous avons tenté de perfectionner. Ce n'est que dans un deuxième temps que nous doterons cette application web de fonctionnalités d'analyse. Étant donné que nous désirons nous situer dans le sillage des humanités numériques et de l'analyse culturelle au sens que lui donne Manovich², nous aimerions autant la rendre capable de traiter des données semi-volumineuses, autrement dit, de s'adonner au distant reading, que de produire des analyses plus fines ou close reading. Mais cela ne pourra être amorcé que dans une prochaine phase de la recherche.

Précisions tout de suite que, dans l'esprit de notre équipe, les catégories de la représentation que nous avons choisies pourraient être modifiées par d'autres équipes ayant d'autres visées ou d'autres hypothèses de recherche que nous. Dans notre cas, la nécessité de recourir à un langage commun à des spécialistes des études théâtrales, des études littéraires ainsi qu'à des enseignants du postsecondaire et la pertinence de ces catégories pour l'analyse de notre corpus nous ont aidés à les déterminer. Ainsi, le premier spectacle que nous avons annoté sur papier pour servir de base à notre outil est une version pour marionnettes du Candide de Voltaire réalisé par le

Théâtre du Sous-marin Jaune³, auquel s'est ajouté au moment de tester le prototype que nous avons mis au point deux autres adaptations. Ce sont celle du Paradoxe sur le comédien de Diderot par le groupe Stang et celle du conte La belle et la bête de Madame Leprince de Beaumont par l'auteur canadien Pierre-Yves Lemieux pour le compte de la compagnie 4D art. Ce travail d'annotation a aussi fourni à l'équipe des préanalyses en vue de présentations à deux autres colloques. Nous soulignons ceci pour mettre en évidence à quel point nous avons tenté de concevoir un outil qui appuie les travaux habituels des chercheurs et des enseignants. Cette attitude pragmatique à l'égard de notre objet de recherche est aussi celle qui a présidé aux rencontres où nous tentions de solutionner les problèmes au fur et à mesure que nous les rencontrions, tout en gardant en tête notre intention d'élaborer un outil numérique le plus convivial et intuitif possible.

Comme l'a souligné Clarisse Bardiot⁴, les études théâtrales ont, contrairement aux études littéraires et à l'histoire, tardé à s'approprier les outils et propositions méthodologiques des humanités numériques. De fait, celles-ci sont « sous-représentées dans les grandes conférences et les revues dédiées aux humanités numériques », situation qui nous semble encore plus vraie dans l'espace universitaire francophone, dont les recherches sont généralement moins nourries dans ce champ.

En fait, la mobilisation d'outils informatiques par les études théâtrales s'est surtout concrétisée dans deux types de projets : création de bases de données textuelles, qui regroupent dans un même espace, des éditions numériques de pièces de théâtre, souvent au format TEI-XML⁵, et création de bases de données archivistiques concernant l'histoire des spectacles⁶ et donnant accès à une pléthore d'informations de divers types sur les pièces présentées, l'horaire des représentations, les individus et organismes impliqués, les costumes, etc. On peut penser, par exemple, pour le premier type, au projet Molière, mené par l'Observatoire de la vie littéraire (OBVIL) et, pour le second, au projet
*Les Registres de la Comédie française.* Plus près d'ici, songeons au projet *Rappels* qui a effectué un remarquable travail de recensement du théâtre représenté au Québec des années cinquante à nos jours.

Ces bases de données assez traditionnelles sont représentatives de ce que certains ont nommé la « première vague des humanités numériques⁷ » qui a vu naître de grands corpus de données textuelles et attributives. Elles ont parfois servi de matière première à des analyses de tous types. C'est ainsi le cas, par exemple, de la base de données *Théâtre classique* de Paul Fièvre, dont les textes ont fait l'objet de plusieurs analyses innovantes. Notons entre autres celles de Christof Schöch qui a expliqué, dans un article⁸ de 2017, comment il a mobilisé la technique du *topic modeling* pour parvenir au repérage automatique des genres théâtraux.

Grande absente de ces initiatives, la question de la représentation dramatique, du spectacle, semble avoir été délaissée par les initiatives numériques en études théâtrales. On fouille le texte joué, dresse la liste des individus impliqués, documente la réception, mais, curieusement, le spectacle lui-même, dans sa matérialité, son caractère concret, a rarement été investigué. Pourtant, on le sait, les compagnies théâtrales produisent, depuis plusieurs dizaines d'années déjà, des captations de leurs propres pièces qui pourraient servir de matière première à des analyses extrêmement fécondes. Plusieurs chercheurs et regroupements ont d'ailleurs commencé à réunir de vastes corpus de captations accessibles en ligne⁹.

Comme l'ont démontré Melgar Estrada et ses collègues¹⁰, les logiciels d'analyse et d'annotation de documents vidéo abondent. Ils ont en effet recensé pas moins de cinquante logiciels offrant ce type de fonctionnalités. Or, il n'existe pour l'instant que très peu d'outils de ce type véritablement conçus pour l'analyse de corpus de captations de performances scéniques. Signalons, tout de même, du côté de la danse, le logiciel *PieceMaker*, issu du projet *MotionBank* mené par la compagnie Forsythe et, du côté du théâtre, les logiciels *Rekall* et *MemoRekall* développés par Clarisse Bardiot.

Ces derniers s'inscrivent dans le deuxième grand groupe d'initiatives numériques en études théâtrales repéré par Jennifer Roberts-Smith¹¹, soit les outils « [d]'aide à la création théâtrale (à savoir la facilitation et la documentation des processus de création) ». Ils permettent en effet de rassembler dans une même capsule l'ensemble des documents (multimédias ou non) rattachés à la création d'une performance scénique, sa captation constituant la trame principale sur laquelle sont affichés, au fur et à mesure du visionnement, les documents liés ainsi que les annotations créées par les usagers. Comme ce logiciel a surtout pour vocation de documenter les processus de création d'œuvres théâtrales, afin d'en faciliter les reprises, ses fonctionnalités d'analyse sont assez limitées. L'une des principales lacunes de ce logiciel est pour l'usager l'impossibilité d'adopter un regard surplombant sur les analyses effectuées, de mettre en série et de comparer les informations tirées de l'analyse de ces captations théâtrales. Or, comme l'affirme Matthew Jockers, le développement de vastes corpus d'œuvres numérisées nous force à changer nos méthodes de travail : « Que nous aimions cela ou non, l'expert de l'histoire littéraire ne peut plus se contenter de faire du *close reading*, car cette tradition de lecture devient intenable devant l'ampleur des données accessibles¹². » Selon lui, le même argument vaut pour la macroanalyse. Il en conclut que la microanalyse doit aller de pair avec la macroanalyse, ce pourquoi nous devons développer de nouvelles méthodologies, de nouveaux outils aptes à repérer des lignes de force, des mouvements d'ensemble, des récurrences et des résurgences, bref, d'appréhender le *larger landscape*, pour reprendre l'expression d'Underwood¹³.

Il faut plutôt se tourner vers les études cinématographiques pour découvrir une multitude de projets de logiciels d'annotation vidéo véritablement féconds et pensés en fonction de besoins de recherche concrets. Le logiciel *Cinemetrics*, par exemple, permet de croiser des analyses de type *close reading* (comptage, minutage et classement en catégories) concernant les
prises de vue cinématographiques. On peut ainsi, grâce à cet outil, interroger conjointement plus de 14 000 films. L'application VIAN, développée dans le cadre du projet « FilmColors », piloté par Barbara Flückiger, nous semble particulièrement réussie. Elle offre, outre des fonctionnalités d'annotation très sophistiquées, de multiples possibilités d'analyse automatisée des documents vidéo ciblés. Elle intègre ainsi un module de colorimétrie qui permet à l'usager de repérer facilement les couleurs dominantes d'un film, les changements soudains de luminosité, etc. Notons toutefois que ce logiciel, conçu pour les besoins de l'analyse filmique, doit être installé sur l'ordinateur de l'usager et est très gourmand en ressources.

En l'absence d'un outil conçu spécifiquement pour les études théâtrales, nous proposons de créer un outil d'annotation et d'analyse de captations de spectacles théâtraux qui intégrera de multiples fonctionnalités dont un module d'annotation manuelle, un module d'analyse automatisée ainsi qu'un outil de recherche avancée qui permettra la mise en série des informations recueillies lors de l'analyse des captations.

Notre outil se concrétisera sous la forme d'une application web qui sera intégrée à la plateforme Data.crilcq.org, une plateforme de valorisation et d'analyse de données de recherche développée par le Centre de recherche sur la littérature et la culture au Québec (CRILCQ). Cette plateforme, qui intègre déjà une base de données rassemblant des informations sur plus de 20 000 agents de la vie culturelle québécoise (individus et organismes) et 200 000 productions culturelles, propose aussi une interface de programmation applicative (API) respectant l'architecture REST ainsi qu'un cadriciel d'interface offrant aux développeur.e.s de multiples composantes prêtes à l'usage et créées spécifiquement pour interagir avec l'API de la plateforme.

L'utilisation de ce cadriciel accélérera fortement l'élaboration de notre application, puisqu'il amènera les développeur.e.s à se concentrer sur les fonctionnalités spécifiques aux modules et au corpus de captation.

L'intégration de notre application à cette plateforme nous permettra aussi de tirer profit des informations déjà encodées dans cette base de données de grande envergure. Notons que cette plateforme sera bientôt dotée d'un endpoint SPARQL qui facilitera le versement sur le web de données ouvertes des métadonnées encodées dans la base ou, du moins, de celles qui sont libres de droits.

Tout usager de la plateforme pourra annoter les captations ciblées de diverses façons, seul ou en équipe : que ce soit en rédigeant un simple commentaire textuel, comme dans l'outil Rekall mentionné plus haut, en les associant à des entités déjà présentes dans la base de la plateforme Data.crilcq.org, tels des lieux géolocalisés, des individus ou des ressources documentaires (un autre extrait vidéo, par exemple), ou encore en utilisant la possibilité d'attacher à la captation ciblée (ou à un extrait de cette captation) une ou plusieurs étiquettes (ou tags). L'utilisation d'étiquettes hiérarchisées – chaque étiquette pouvant être associée à une étiquette parente – constitue à notre avis une proposition méthodologique particulièrement féconde. Elle autorisera en effet le découpage rapide de sous-corpus et facilitera grandement l'exploration et l'analyse de nos données. De plus, cette structure d'annotation et d'étiquetage d'extraits s'alignera sur le modèle de données « Web Annotation Data Model » proposé en 2017 par le World Wide Web Consortium, l'organisme de standardisation des technologies du web. Adopter ce modèle pour l'exploitation de nos données et les exposer sur le web de manière ouverte et liée optimisera leur diffusion et leur réutilisation par de tierces parties.
Notre application intégrera aussi un module de traitement automatique des captations. Lors du téléversement de ressources multimédias, l’usager pourra choisir d’appliquer ou non à celles-ci une série d’analyses : analyses colorimétriques permettant de situer rapidement les changements d’éclairage, analyses de la bande-son pour repérer par exemple l’usage de la musique ou des dialogues à plusieurs voix, analyses tirant profit des technologies de computer vision pour faciliter le repérage de certains objets ou de certains motifs, etc. Notons que, contrairement au logiciel VIAN mentionné plus haut, le traitement automatique des ressources téléversées sur la plateforme aura lieu sur le serveur lui-même et non pas sur l’ordinateur de l’usager. Enfin, l’intégration d’un outil de recherche avancée permettra d’exploiter les métadonnées produites par les modules d’annotation et d’analyse automatisée, afin de faire apparaître soit des récurrences parmi les œuvres de notre corpus ou, au contraire, des hapax, soit des œuvres singulières, profondément originales.

Revenons maintenant sur la construction du modèle de données sur lequel est fondé notre outil et prenons aussi quelques paragraphes pour décrire, à l'aide de quelques images, l'état d'avancement de Capteur de scènes.

Le modèle de données sur lequel s'appuie notre plateforme numérique de recherche est relativement simple, du moins, dans son incarnation actuelle. Le schéma de la figure 1 en présente les principales entités et leurs interrelations. À la base se trouve le spectacle. À chaque spectacle peuvent être associées une ou plusieurs captations, c'est-à-dire des enregistrements vidéo de représentations du spectacle ciblé. Chaque captation est elle-même associée à une entité de type « Ressources » qui renvoie, dans ce cas-ci, à un fichier vidéo encodé dans un format compatible avec la très grande majorité des navigateurs web.

Chaque captation peut faire l'objet d'annotations, généralement de nature textuelle. Ces annotations ciblent, en fait, non pas la captation en elle-

même, mais bien plutôt un extrait spécifique de la ressource associée, par exemple, de 2 minutes à 2 minutes 30 de tel ou tel fichier vidéo. Chaque annotation peut être liée à une ou plusieurs entités de type « Catégories » : par

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1.** Représentation simplifiée du modèle de données du projet « Capteur de scènes »</figcaption></figure>

exemple, « Lumière » ou « Décor et costumes ». Fait à noter, la liste de ces catégories est modulable en fonction des besoins de recherche des chercheurs qui mobilisent l'outil.

Examinons maintenant la façon dont s'incarne ce modèle de données, relativement simple, dans notre plateforme numérique dont le code source sera entièrement rendu public à la fin du premier cycle de développement, soit au cours de l'année 2023. Celle-ci regroupe, en fait, pour l'instant, trois composantes distinctes :
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2.** Interface de Capteur de scènes - Liste des captations</figcaption></figure>

1. un système de gestion de base de données (SGBD), soit une instance de MariaDB, équivalent open source et libre de MySQL;

2. une interface de programmation applicative (API) REST qui permet la communication entre le SGBD et le reste des composantes de la plateforme et qui a été construite à l'aide du cadriciel de développement Java Spring Data;

3. une application web sécurisée d'encodage et de visualisation de données développée à l'aide du cadriciel de développement Angular et accessible à partir de tout ordinateur connecté à Internet.

À ces trois composantes s'ajoutera bientôt une plateforme d'analyse automatisée et semi-automatisée qui tablera sur les imposantes ressources computationnelles de l'infrastructure d'infonuagique fournie au CRILCQ par l'Alliance de recherche numérique du Canada, infrastructure dotée de plusieurs processeurs graphiques calibrés pour l'entraînement et l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique et qui héberge actuellement tout l'écosystème de recherche numérique de ce centre de recherche dédié à l'histoire et à l'actualité culturelle du Québec, écosystème au sein duquel vient s'intégrer notre plateforme de recherche.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Interface de Capteur de scènes - Module d'annotation</figcaption></figure>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 5-** Interface de Capteur de scènes - Ajout d'un extrait annoté</figcaption></figure>

Passons maintenant à la présentation de la troisième composante de cette plateforme, soit son application web d'encodage et de visualisation de données. En fait, nous nous concentrerons surtout dans la suite du texte sur l'outil d'annotation de captations qui constitue la principale fonctionnalité sur laquelle nous travaillons pour l'instant.

L'onglet « Captations » donne accès, comme on peut le voir à la figure 2, à la liste des trente-neuf captations déjà encodées dans la base. À chacune d'entre elles – et nous allons nous servir ici de la captation de la pièce du *Serment de l'écrivain du roi et de Diderot*, spectacle daté de 2003 et mise en scène par le collectif flamand tg STAN – est associée une fiche qui ne comporte, pour l'instant, que deux onglets : un onglet « Informations », qui permet la visualisation et la gestion des informations de base concernant la captation ciblée ainsi qu'un onglet « Annotation », qui offre à l'usager l'accès au module d'annotation de la captation.

Ce module, qu'on peut faire afficher en mode plein-écran, se veut, comme notre modèle de données, très simple. À gauche (figure 3), on trouve la liste des extraits déjà annotés. Trois filtres permettent de naviguer rapidement au sein de ces extraits : un filtre de recherche plein-texte, un filtre par catégorie et un filtre qui permet de ne cibler que nos propres annotations.

Pour faire s'afficher le formulaire d'annotation (figure 4), l'usager doit cliquer sur le bouton « + ». Les champs « début » et « fin de l'extrait » sont remplis automatiquement avec le temps qui s'affiche sur le lecteur vidéo. On peut ajouter un « Titre » à l'extrait, avancer et reculer dans le vidéo pour repérer l'extrait ciblé, utiliser les boutons « ciseaux » pour découper l'extrait, en identifiant le début et ensuite la fin de l'extrait. On peut ensuite assigner une ou plusieurs catégories à l'extrait et, enfin, ajouter un commentaire textuel.

À cet outil d'annotation de documents multimédias s'ajoutera bientôt un outil d'annotation de tapuscrit au format PDF. Il sera ainsi possible à l'usager de naviguer rapidement entre le tapuscrit du spectacle et sa captation. Ces modules d'analyse se répondront l'un et l'autre, c'est-à-dire qu'il sera possible d'associer un extrait du tapuscrit à un ou plusieurs extraits de la captation et vice-versa.

Ce module où de courts extraits de captations de spectacles théâtraux sont annotés à la main, patiemment, relève de la micro-analyse, de la lecture rapprochée. Cela étant, il faut bien comprendre que sur ces micro-analyses, sur leur mise en série en fait, pourront s'appuyer des recherches qui relèvent de la méso ou même de la macro-analyse. Nous concevrons ainsi prochainement, dans une deuxième phase de développement qui débutera au
printemps 2023, des modules d'analyse et de visualisation de données qui permettront d'explorer de différentes façons notre corpus, de prendre à bras le corps la masse d'annotations réalisées à l'aide de l'outil. Les extraits de documents multimédias découpés pourront être soumis, par exemple, à des analyses automatisées ou semi-automatisée relevant des paradigmes de la colorimétrie, de la vision par ordinateur et du machine learning.

En somme, *Capteur de scènes* vise par sa configuration épurée, son modèle de données simplifié, qui unit chaque captation et chaque tapuscrit à un spectacle, et par ses fonctionnalités intuitives d'annotation à faciliter la vie aux chercheurs et aux enseignants qui veulent utiliser des captations de spectacle dans le cadre de leur travail de recherche ou d'enseignement pour produire des micro-analyses sans avoir à suivre une longue formation. Le travail d'annotation de la représentation et la mise en rapport du tapuscrit avec le texte matrice ayant fait l'objet d'une adaptation ne constituent cependant qu'une partie de ce que nous désirons voir accomplir par cet outil numérique, auquel nous prévoyons ajouter des modules d'analyse qui permettront de traiter des données de plus grande ampleur. L'implémentation de ces modules décuplera les potentialités de cet outil et débouchera alors sur une deuxième phase de la recherche au cours de laquelle des modifications seront sans doute apportées au corpus examiné. Il est aussi possible que l'équipe de conception s'ouvre à des chercheurs d'autres arts de la scène comme la danse et le cirque.

## RÉFÉRENCES

[1] Marranca, Bonnie « Performance as Design. The Mediaturgy of John Jesurun's Firewall », *Journal of Performance and Art*, n° 96 (2010), p. 16-24.

[2] Manovich, Lev, *Cultural analytics*, Cambridge, MIT Press, 2020, 336p.

[3] Deharbe Charlène et Hervé Guay, « Voltaire sur les planches : Candide revisité par le Théâtre du Sous-Marin Jaune », *Revue Voltaire*, à paraître en 2023.

[4] Bardiot, Clarisse, « Arts de la scène et culture analytics », *Revue d'historiographie du théâtre*, n° 4 (2017), p. 11-20.

[5] Format de balisage de textes mis de l'avant par la Text Encoding Initiative.

[6] Roussilon, Marine et Christophe Schuwey (dir.), « Base de données et histoire des spectacles : le temps d'un bilan », *Revue d'Historiographie du Théâtre*, n° 5 (2020). En ligne, URL : https://sht.asso.fr/revue/eccrire-lhistoire-des-spectacles-avec-des-bases-de-donnees/.

[7] Schnapo, Jeffrey, Todd Presner, Peter Lunenfeld et Johanna Drucker, « The Digital Humanities Manifesto 2.0 », 2009, en ligne, URL : https://www.humanitiesblast.com/manifesto/Mani festo_V2.pdf.

[8] Schöh, Christof, « Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and Enlightenment Drama », *Digital Humanities Quarterly*, vol. 11, n° 2 (2017). En ligne, URL : http://digitalhumanities.org:8081 /dhq/vol/11/2/000291/000291.html.

[9] Mentionnons, par exemple, la Théâtrothèque de l'Université de Montréal, qui a mis en place un important répertoire de captations de pièces de théâtre québécoises.

[10] Melgar Estrada, Liliana, Eva Hielscher, Marijn Koolen, Christian Gosvig Olesen, Julia Noordegraaf et Jaap Blom, « Film analysis as annotation: Exploring Current Tools », dans *Moving Image* vol. 17, n° 2 (automne 2017), p. 40-70.

[11] Roberts-Smith, Jennifer, « Théâtre et humanités numériques Du développement des outils au design expérimental », dans *Revue d'historiographie du théâtre*, n° 4 (2017), en ligne, URL : https://sht.asso.fr/theatre-et-humanites-numeriques-du-developpement-des-outils-au-design-experimental/.

[12] Jockers, Matthew L., *Macroanalysis: Digital Methods and Literary History*, Champaign, University of Illinois Press, 2013.

[13] Underwood, Ted, *Distant Horizons : Digital Evidence and Literary Change*, Chicago, The University of Chicago Press, 2019.