# Dynamique des relations dans Lorenzaccio :
modélisation par réseaux complexes

Arthur Amalvy, Nicolas Diassinous, Vincent Labatut

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Arthur Amalvy, Nicolas Diassinous, Vincent Labatut. Dynamique des relations dans Lorenzaccio :
modélisation par réseaux complexes. Journées d'Informatique Théâtrale, ICTT, Oct 2024, Avignon,
France. hal-05117674

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# DYNAMIQUE DES RELATIONS DANS LORENZACCIO :
## MODÉLISATION PAR RÉSEAUX COMPLEXES

Arthur Amalvy<fnref n="1" />, Nicolas Diassinous<fnref n="2" /> et Vincent Labatut<fnref n="1" />

## RÉSUMÉ

Les graphes, outils mathématiques modélisant des systèmes via des sommets (éléments) et arêtes (relations), sont utilisés dans de nombreux domaines, notamment pour représenter des réseaux de personnages dans des œuvres de fiction. Les applications sont multiples : en Informatique, ils permettent d'automatiser diverses tâches (recommandation, résumé, comparaison), et dans les Humanités Numériques, ils soutiennent la lecture distante, méthode quantitative pour analyser de grands corpus, complétant la lecture qualitative traditionnelle. Cet article explore leur application aux études dramatiques, via une analyse interdisciplinaire de Lorenzaccio d'Alfred de Musset, pièce complexe comportant de nombreux personnages. Nous identifions trois questions de recherche, et proposons différentes méthodes pour y répondre expérimentalement. Nos contributions méthodologiques incluent l'utilisation de communautés recouvrantes pour identifier les sous-intrigues, la généralisation de mesures de rôles communautaires pour caractériser la position des personnages, et l'identification de réseaux dits souterrains pour détecter les conspirations structurant la pièce. Ces innovations enrichissent l'analyse des relations intersubjectives propres au texte dramatique.

## 1. INTRODUCTION

Les graphes, au sens de la Théorie des Graphes, sont des objets mathématiques conçus pour représenter des systèmes. Ils se composent d'un ensemble de sommets correspondant aux éléments constitutifs du système considéré, et d'un ensemble d'arêtes qui les connectent, figurant les relations ou interactions entre ces éléments. Ce paradigme de modélisation a été appliqué à de très nombreuses disciplines [32], et notamment à la représentation de groupes sociaux. Depuis quelques années, de nombreux travaux utilisent des réseaux de personnages similaires pour

modéliser tout type d'œuvre de fiction (romans, pièces, films, séries télévisées, bandes dessinées, etc.) [18]. Ce terme désigne des graphes dont les sommets représentent les personnages évoluant dans l'œuvre, et les arêtes les interactions faisant progresser l'histoire. Dans le domaine de l'Informatique, cet outil permet notamment d'automatiser un ensemble de tâches très différentes : visualisation [16], détection des personnages principaux [19], génération de résumés [6], recommandation [17], alignement narratif [2], et d'autres.

Les réseaux de personnages sont aussi utilisés en Humanités Numériques, en particulier comme support à la lecture distante [24]. Cette approche consiste à travailler sur de grands corpus de textes au moyen de méthodes quantitatives, afin d'y identifier des motifs, des modèles généralisables. Elle vient compléter la méthode plus traditionnelle de lecture proche, qui s'attache à étudier qualitativement des œuvres individuelles (ou de petits corpus), en entrant dans les détails du texte, et en considérant le contexte historique et l'intention de l'auteur. Même sur des études de cas, les réseaux de personnages sont utilisés dans la littérature pour éprouver de façon quantitative certaines hypothèses littéraires. Par exemple, ELSON et MCKEOWN [10] exploitent certaines caractéristiques de graphes extraits de romans victoriens pour étudier deux observations préexistantes : la part de discours direct serait inversement dépendante du nombre de personnages; et la densité des relations sociales serait affectée par le contexte urbain/rural de l'histoire. ALEXANDER [1] teste l'idée selon laquelle la longueur d'un roman possède un effet sur le nombre de personnages impliqués et la complexité de leurs relations. SMEETS et al. [31] s'intéressent aux personnages issus de minorités, et éprouvent la théorie selon laquelle ils seraient traités de façon stéréotypique dans la littérature occidentale, en étudiant leur centralité dans le réseau social.

Le travail que nous présentons dans cet article est le fruit d'une collaboration interdisciplinaire

<footnote n="1">¹LIA UPR 4128, Avignon Université, {prénom.nom}@univ-avignon.fr</footnote>

<footnote n="2">²ICTT UPR 4277, Avignon Université, nicolas.diassinous@univ-avignon.fr</footnote>
entre deux chercheurs en informatique et un cher-
cheur en littérature dramatique, et vise à appro-
fondir l'exploration des possibilités de ces outils à
base de graphes appliqués aux études dramatiques.
Plus précisément, nos objectifs sont doubles :
d'une part, tester la modélisation par les réseaux
de personnages sur une pièce pour laquelle cela
serait pertinent et sous le regard d'un spécialiste
apte à en exposer les grands enjeux poétiques, dra-
maturgiques et esthétiques; d'autre part, vérifier
par des données objectives apportées par l'infor-
matique, les interprétations doxiques et certaines
intuitions formulées par ceux qui travaillent sur
le texte en question. Notre travail prend la forme
d'une étude de cas ciblant la pièce Lorenzaccio
d'Alfred de Musset. Le choix de cette œuvre phare
de la littérature dramatique de l'époque romantique
se justifie d'abord par notre expertise : elle consti-
tue l'un des piliers du corpus d'étude du spécialiste
de théâtre au sein notre équipe de recherche. De
plus, elle est tout particulièrement prometteuse
pour l'extraction et l'exploitation de réseaux de
personnages, car son système dramatique parti-
culièrement complexe se compose d'un très grand
nombre de personnages. Enfin, ce drame qui ra-
dicalise l'esthétique théâtrale romantique en exa-
cerbant la plupart de ses traits définitoires est sus-
ceptible nous permettre de dégager des modèles,
potentiellement applicables à d'autres pièces de la
période.

L'approche générale que nous adoptons
consiste à formuler plusieurs hypothèses relatives
à Lorenzaccio, puis à proposer des méthodes
basées sur les réseaux de personnages pour
éprouver ces hypothèses, et enfin à présenter
et discuter les résultats obtenus. Notre travail
comporte trois contributions méthodologiques
principales. La première est l'utilisation de
communautés recouvrantes pour segmenter le
réseau de personnages, alors que les travaux
antérieurs se concentrent sur les communautés
disjointes. La deuxième est la généralisation au cas
recouvrant des mesures de rôles communautaires
introduites par GUIMERÀ et AMARAL [14], qui
sont originellement conçues pour le cas disjoint.
La troisième contribution concerne l'exploitation
des réseaux de mentions et de conversations, qui
sont habituellement peu usités car plus difficiles à
obtenir que les réseaux de co-occurrences. Nous
illustrons leur intérêt pour certaines tâches telles
que l'identification de conspirations, et introdui-
sons le concept de réseau souterrain. Du point de
vue des humanités numériques, nous montrons la
spécificité du texte dramatique dans l'étude des
relations intersubjectives par rapport au genre du
récit.

Le reste de l'article est structuré de la façon
suivante. Nous présentons d'abord brièvement
la pièce Lorenzaccio, en insistant sur les ca-
ractéristiques pertinentes dans notre contexte (Sec-
tion 2). Nous décrivons ensuite le traitement réalisé
pour extraire différents types de réseaux de per-
sonnages (Section 3). Le premier type est basé sur
la simple co-occurrence, et nous l'exploitons pour
identifier les différentes intrigues de la pièce (Sec-
tion 4). Le second type modélise les conversations
et mentions, et nous l'utilisons pour identifier les
situations de conspirations (Section 5). Après avoir
présenté nos principaux résultats, nous concluons
par une discussion des possibles perspectives à ce
travail (Section 6). Nous mettons à disposition le
code source et les données permettant de repro-
duire nos résultats sous une licence libre 1.

2. PRÉSENTATION DE LORENZACCIO

Lorenzaccio est une pièce historique, dont le
sujet avait été confié à Musset par George Sand
qui venait d'écrire, à propos du même événement,
Une conspiration en 1537 : l'intrigue se déroule
dans l'Italie du XVIe siècle, plus particulièrement
dans la ville de Florence qui lui sert de décor,
et qui constitue également l'un des enjeux capi-
taux de ce drame résolument politique. Lorenzo,
jeune noble florentin, prémédite le meurtre de son
cousin Alexandre de Médicis, duc de Florence,
dans l'espoir de libérer la ville de sa tyrannie et
de voir instaurer une république. Épris d'idéal, il
doit cependant prostituer sa vertu et s'adonner à
la débauche pour mieux approcher l'homme qu'il
projette d'assassiner, ce qui lui vaut le sobriquet
dépréciatif de Lorenzaccio. À cette intrigue prin-
cipale qui suit le destin du personnage éponyme,
se greffent plusieurs intrigues secondaires. Celle
des Strozzi met en scène les rivalités entre la fa-
mille Strozzi, qui penche vers le camp républicain,
et la famille Salviati, proche du duc. Celle de la
Marquise Cibo, sorte de double de Lorenzo qui
ambitionne aussi d'infléchir la politique florentine,
en accordant ses faveurs à Alexandre, tourne au-
tour de cette séduction puis de la manipulation de
Ricciarda Cibo par son beau-frère le Cardinal qui
découvre cette relation adultérine et entend en tirer
profit. La mécanique dramatique se met en branle,
mais en vain : la famille Strozzi éclate et la fille
de Philippe Strozzi est empoisonnée par les Sal-
viati; Lorenzo accomplit effectivement le meurtre
qu'il préparait, mais les républicains ne saisissent
pas l'occasion pour instaurer un nouveau régime;
un autre Médicis est désigné comme nouveau duc

<footnote n="1">1. https://github.com/CompNet/
Lorenzaccio</footnote>
et Lorenzo, dont la tête est mise à prix, se fait assassiner à Venise où il avait pris la fuite.

L'un des traits caractéristiques du théâtre romantique est le rejet des unités du théâtre classique (temps, lieu et action). Ce rejet est radicalisé ici par Musset, qui va jusqu'à supprimer cette unité d'action que maintenaient malgré tout *mutatis mutandis* Victor Hugo et Alexandre Dumas. Ainsi, en rupture avec la dramaturgie classique, Musset parvient à conduire, au sein d'un même drame, des intrigues parallèles, n'ayant que peu d'incidence les unes sur les autres, voire aucune. Au moins l'une d'entre elles, celle de Ricciarda Cibo, fonctionne indépendamment des deux autres, car il n'existe aucune interaction entre la Marquise d'une part, et Lorenzo ou les Strozzi d'autre part : à peine pouvons-nous relever quelques allusions à ce personnage dans les scènes des intrigues de ces derniers, sans que cela détermine le cours de leur action. Quoiqu'assemblées au sein d'une même pièce, les différentes intrigues évoluent de manière autonome, sans subir l'influence réelle des autres.

Cet éclatement du principe d'unité a aussi pour conséquence un changement de perspective de l'action : l'abandon du modèle de la crise, qui impliquait une concentration de l'action, en un même espace, une même journée et un nombre réduit de parties prenantes, au profit d'une vision plus parnoramique de l'action, qui s'étend dans l'espace et le temps. *Lorenzaccio* apparaît comme une grande fresque qui représente certes les personnages de haut rang qui font l'action – ou les actions – mais également le peuple florentin dont la présence est d'autant plus signifiante qu'elle ne fait avancer aucune des intrigues. La dramaturgie romantique pose donc à la fois sur une intrigue complexe, mais également sur une représentation tout aussi complexe de cette intrigue, par l'adoption de différents angles et points de focale.

Au-delà de ce savant tressage des intrigues et des perspectives, l'introspection des personnages constitue un autre trait définitoire du théâtre romantique. Le drame romantique semble moins porté sur la conduite d'une action – celle-ci étant, nous l'avons dit, distendue, éclatée, fragmentée – que sur l'introspection : les héros romantiques ont tendance à davantage réfléchir, méditer, s'exprimer que ce qu'ils n'agissent effectivement. De manière symptomatique, l'intrigue principale de *Lorenzaccio* ne comporte en fin de compte que peu d'action, sachant que le projet d'assassinat est annoncé très rapidement et qu'il ne rencontre aucun rebondissement, aucun coup de théâtre jusqu'à sa réalisation à l'acte IV. Lorenzo n'est jamais perturbé, entravé ou poussé, dans l'accomplissement du meurtre qu'il prémédite, par des agents ou des

événements extérieurs. Si tout se déroule selon la mécanique qu'il avait planifiée, c'est que l'enjeu véritable de la pièce de Musset se situe ailleurs que dans l'intérêt dramatique ou le suspense qu'est censé produire une œuvre théâtrale mettant en scène une action. Lorenzo, comme d'ailleurs les autres héros des différentes intrigues que sont Philippe Strozzi et la Marquise, apparaissent davantage comme les objets de leurs propres réflexions plutôt qu'en tant que sujets agissants. Par les introspections de ses personnages, et en particulier de Lorenzo, par la plongée qu'ils opèrent dans les profondeurs de leurs âmes, Musset privilégie, à un théâtre d'action où s'affrontent les acteurs d'un drame, un théâtre d'expression où des sujets parlent de leurs états d'âme respectifs [8].

Dans ce travail, notre questionnement général est de déterminer si les réseaux de personnages peuvent être mobilisés via des méthodes quantitatives pour identifier les traits du théâtre romantique caractéristiques de *Lorenzaccio*. Ceci nous amène à formuler trois questions de recherche, auxquelles nous nous efforçons de répondre dans la suite de cet article :

QR1 La première est de savoir si les différentes intrigues affectent la structure du réseau, et s'il est possible de les identifier sur la base des interactions observées entre les personnages. De plus, la pièce comportant de nombreuses conspirations, il parait pertinent de se questionner sur la possibilité de distinguer ces conspirations des autres intrigues.

QR2 La deuxième question porte sur l'abandon du modèle de crise pour structurer la succession d'évènements constituant l'histoire : en quoi cet éclatement de l'action impacte-t-il l'évolution de réseau dans le temps ? Comment la multitude de points de vue se traduit-elle en termes de position des personnages dans le réseau ?

QR3 La troisième question concerne l'introspection des personnages : est-elle perceptible dans le réseau, et décèle-t-on des différences entre les personnages principaux et les autres ?

### 3. EXTRACTION DES RÉSEAUX DE PERSONNAGES

Afin d'extraire les réseaux de personnages, nous utilisons la version de la pièce disponible sous format TEI via le projet DraCor<fnref n="2" /> [11]. Dans le fichier original, certains personnages

<footnote n="2">2. https://dracor.org/fre/musset-lorenzaccio</footnote>
sont annotés par erreur comme plusieurs personnages différents : nous corrigeons ces erreurs manuellement. Nous développons trois modules personnalisés pour la librairie d'extraction de réseaux de personnages Renard [3], originallement développée pour les romans :

- Un module de chargement, permettant d'extraire les scènes et les personnages d'un fishier TEI. Les scènes comprennent notamment les locuteurs des dialogues.

- Un module permettant de détecter les personnages mentionnés lors des dialogues, utilisant un modèle CamemBERT [22] entraîné pour la détection d'entités nommées.

- Enfin, un module d'extraction de réseaux spécialisé pour la structure d'une pièce de théâtre. Celui-ci permet d'extraire des réseaux modélisant différents types de relations, comme expliqué plus bas.

Nous choisissons de regrouper les personnages individuels mineurs en un seul personnage collectif, pour limiter leur influence sur les réseaux extraits. Il s'agit de personnages désignés par un nom générique ("Le Soldat", "Le Premier Cavalier"), apparaissant dans un faible nombre de scènes et qui existent au sein d'un groupe comportant plusieurs de ces personnages. À titre d'exemple, nous regroupons les différents bannis de Florence ("Premier Banni", "Second Banni", "Un Autre Banni"...) en un seul sommet commun, "Les Bannis". Nous retirons également le sommet "Les Huits", qui n'apparaît qu'une seule fois et représente plusieurs autres personnages déjà existant dans le réseau.

Afin de représenter la pièce selon différentes perspectives susceptibles d'être complémentaires au cours de notre analyse, nous extrayons plusieurs types de réseaux. Ceux-ci diffèrent sur deux points : d'une part, le type de relations représentées, et d'autre part, la façon dont le temps est modélisé. Pour ce qui est du premier point, nous considérons trois types de relations :

**Co-occurrences** : deux personnages sont connectés s'ils apparaissent au moins une fois dans la même scène. Cette relation étant symétrique, le graphe obtenu est non-orienté. Nous associons à chaque arête un poids numérique obtenu en décomptant le nombre de scènes communes aux deux personnages sur l'ensemble de la pièce.

**Mentions** : deux personnages sont connectés si l'un mentionne oralement le nom de l'autre. Le graphe produit est orienté, car cette relation est asymétrique : elle est représentée par un arc allant du personnage qui s'exprime vers le personnage dont le nom est prononcé. Nous utilisons comme poids le nombre de mentions identiques exprimées

sur l'ensemble de la pièce.

**Conversations** : deux personnages sont connectés si l'un s'adresse oralement à l'autre au moins une fois. Cette relation étant asymétrique, le graphe obtenu est orienté : chaque arc va du locuteur vers l'auditeur. Nous pondérons cette relation avec le nombre d'interactions verbales impliquant les mêmes locuteur et auditeur sur l'ensemble de la pièce. Déterminer automatiquement quel locuteur s'adresse à quels auditeurs est une tâche difficile, aussi préférons-nous plutôt employer une heuristique simple pour approximer ces interactions. Nous considérons qu'un personnage A s'adresse à tous les autres personnages présents dans la scène courante lorsqu'il parle.

Pour ce qui concerne le temps, nous adoptons deux approches. Les réseaux statiques représentent l'intégralité des évènements de la pièce dans un seul graphe : ils ont l'avantage de constituer une vue synthétique de l'histoire, mais en contrepartie ils gomment complètement la dynamique des évènements qui la constituent. La Figure 1 représente les trois réseaux statiques correspondant aux trois types de relations décrits ci-dessus.

Les réseaux dynamiques sont des séquences de graphes, dont chacun est construit en considérant uniquement les interactions entre personnages se déroulant pendant un intervalle de temps donné, correspondant à une partie de la pièce. Concrètement, nous utilisons ici un découpage de la pièce en actes, ce qui revient à extraire des séquences de cinq graphes (un par acte). Il est possible d'utiliser des intervalles définis selon d'autres unités de temps, par exemple un nombre fixe de scènes consécutives [30], cependant nous préférons nous baser sur la division en actes, car elle reflète un choix explicite de l'auteur. Par rapport aux réseaux statiques, les réseaux dynamiques ont l'avantage de modéliser les évènements se déroulant au cours de l'histoire, et permettent donc de tirer parti la dynamique de la pièce. En contrepartie, leur nature séquentielle les rend plus difficiles à exploiter, d'un point de vue méthodologique. Nous extrayons un réseau dynamique distinct pour chaque type de relation considéré.

## 4. RÉSEAU DE CO-OCCURRENCES ET COMMUNAUTÉS

Dans cette partie, nous souhaitons principalement déterminer si nos réseaux reflètent le découpage de Lorenzaccio en différentes intrigues. Notre hypothèse de départ, basée sur notre connaissance de la pièce, est que celle-ci est découpée en trois intrigues : celle de l'assassini
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 1** – Réseaux statiques extraits de *Lorenzaccio*. La position des nœuds est la même dans les trois réseaux, mais les nœuds sans interactions n'apparaissent pas. La taille et la couleur des sommets indiquent leur degré. L'épaisseur des arêtes indique a) le nombre de co-occurrences de scènes, b) le nombre de mentions, c) le nombre de prises de parole d'un personnage adressées à un autre. Pour les réseaux de mentions et de conversations, leur orientation est indiquée par des flèches et par la courbure des arêtes (dans le sens anti-horaire).</figcaption></figure>

nat du duc Alexandre par Lorenzo, celle de Philippe Strozzi qui doute de sa volonté de libérer Florence par la violence, et celle de la marquise Ricciarda Cibo qui souhaite infléchir la politique d'Alexandre en devenant son amante. Notre objectif est ici d'éprouver cette hypothèse en la confrontant à la structure sociale représentée dans les

réseaux de personnages, et d'identifier quelle(s) intrigue(s) domine(nt) ou non la pièce.

Pour ce faire, nous utilisons la notion de *struc-ture de communautés*, que nous introduisons en Section 4.1, avant de décrire les communautés identifiées dans le cas du réseau de co-occurrences de *Lorenzaccio*. Nous tirons ensuite parti de ce
résultat en Section 4.2, pour caractériser les personnages en termes de position relative à ces communautés. Enfin, nous nous concentrons sur l'évolution des communautés dans le temps en Section 4.3, afin d'étudier la dynamique de l'histoire.

## 4.1. Détection de la structure de communautés

Dans un réseau complexe, une communauté est un groupe de sommets fortement connectés entre eux, mais qui sont moins connectés au reste du graphe [12]. La structure de communauté est l'ensemble des communautés composant le réseau, et il existe une multitude d'algorithmes pour les détecter automatiquement. Dans le contexte de l'analyse littéraire, les communautés sont souvent assimilées à des sous-instigues impliquant certains groupes de personnages spécifiques [5, 21, 27]. Cependant, il faut souligner que les travaux existants optent pour des structures de communautés disjointes, i.e. prenant la forme d'une partition de l'ensemble des sommets. En d'autres, termes, chaque sommet appartient exactement à une seule communauté. Or, si l'on peut faire l'hypothèse que certains personnages ne sont impliqués que dans une seule intrigue, rien ne permet de supposer que ceci est vrai en général. D'après notre expertise, ce n'est d'ailleurs pas vérifié dans le cas de Lorenzaccio, qui nous intéresse ici.

Pour palier ce problème, nous adoptons une approche différente, en appliquant un algorithme capable d'identifier des communautés dites recouvrantes, c'est-à-dire autorisant un même sommet à appartenir simultanément à plusieurs communautés. Nous sélectionnons la méthode par percolation de cliques <fnref n="3" /> [26], qui fonctionne en deux phases. La première consiste à énumérer toutes les k-cliques présentes dans le réseau, c'est-à-dire les groupes de k sommets complètement interconnectés. Lors de la deuxième phase, les communautés sont constituées en regroupant les k-cliques possédant suffisamment de sommets en communs. Un sommet peut appartenir à plusieurs cliques simultanément, par conséquent il peut aussi être présent dans plusieurs communautés distinctes. Une autre caractéristique spécifique à cet algorithme est qu'il est possible qu'un sommet n'appartienne à aucune clique, et donc à aucune communauté : cela semble approprié dans notre cas, par exemple pour certains personnages mineurs peu connectés au reste du réseau.

La Figure 2 montre les six communautés détectées pour $k = 5$ dans le réseau statique de cooccurrences. Nous sélectionnons cette valeur car il

s'agit de la plus proche de la moyenne du nombre de personnages par scène (4, 64) : elle nous semble donc raisonnable pour identifier les personnages interagissant dans au moins une scène. Par ailleurs, sur la base de notre connaissance de la pièce, nos expériences avec d'autres valeurs révèlent que les communautés extraites avec un k inférieur sont narrativement trop larges ou trop spécifiques (faux positifs), tandis qu'un k supérieur ne permet pas d'extraire certaines communautés qui nous paraissent toutefois importantes (faux négatifs). Nous interprétons les communautés comme suit :

**Peuple de Florence.** La communauté rouge correspond au peuple de Florence en général, qui observe la cour d'Alexandre au quotidien. C'est particulièrement le cas dans le premier acte de la pièce, où une partie de l'exposition se déroule en décrivant les citoyens observant et commentant la vie des nobles.

**L'assassinat du duc.** La communauté violette est apparentée à l'intrigue de l'assassinat du duc par Lorenzo. Elle comprend ces deux personnages, mais également d'autres directement liés à son assassinat comme Catherine, que Lorenzo utilise pour attirer le duc dans sa chambre.

**Les Strozzi.** La communauté bleu foncé correspond à l'intrigue des Strozzi, qui se demandent s'ils doivent renverser Alexandre, sous l'égide de leur patriarche Philippe.

**La marquise Ricciarda Cibo.** La communauté bleu clair peut être reliée à l'intrigue de la marquise de Cibo. Cette dernière, avec parfois l'influence du cardinal Cibo, tente de séduire le duc pour influer sur sa politique. La marquise est très faiblement liée aux autres communautés, signe possible qu'il s'agit d'une intrigue périphérique.

**La cour et le Conseil des Huit.** La communauté verte correspond au Conseil des Huit, à la cour et à l'influence du Saint-Empire sur Florence. Le Conseil des Huit est chargé, à la fin de la pièce et après l'assassinat d'Alexandre, d'élire le nouveau duc de Florence sous l'influence du pape.

**Les petits Salviati et Strozzi.** Finalement, la communauté jaune est périphérique, et correspond à une scène en particulier où deux enfants de familles rivales (le petit Salviati et le petit Strozzi) se battent devant leurs précepteurs. La scène agit comme une forme de commentaire sur l'état de tension de la cité, mais n'a pas d'influence directe sur ses évènements.

En résumé, ce découpage du réseau révèle deux types de communautés. D'une part, les communautés rouge et jaune correspondent à des groupes de personnages jouant le rôle de toile de fond. Ils permettent à l'auteur de décrire la situation à Florence par les yeux de ses habitants, et de

<footnote n="3">³. En anglais : Clique Percolation Method (CPM)</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 2** – Communautés de *k*-cliques détectées automatiquement dans le réseau statique de co-occurrences de *Lorenzaccio*, pour *k* = 5.</figcaption></figure>

mettre en place une certaine ambiance. Cette observation est à mettre en relation avec l'idée que le théâtre romantique éclate l'action, multiplie les points de vue, et fonctionne selon le modèle de la fresque (QR2). D'autre part, les communautés violette, bleu clair et bleu ciel correspondent respectivement à nos trois intrigues : celle de l'assassinat du duc, celle des Strozzi et celle de la marquise (bien que plus périphérique). La communauté verte nous semble relever également de cette seconde catégorie, même s'il s'agit plus d'un évènement que d'une intrigue, puisqu'elle correspond au dénouement de la pièce, avec l'élection d'un nouveau duc sous l'influence du Saint-Empire malgré les efforts de différents protagonistes. Ces observations tendent à confirmer que la structure fondamentale du réseau révèle les principales intrigues de la pièce (QR1).

## 4.2. Position communautaire des sommets

Pour caractériser la position d'un personnage par rapport à ces communautés, il est possible de mobiliser la notion de rôle communautaire d'un

sommet. Celle-ci a été introduite par GUIMERÀ et AMARAL [14] dans le but de décrire la fonction de métabolites les réseaux métaboliques de différents organismes, mais le concept est directement transposable aux réseaux de personnages, par exemple MUHURI et al. [25] utilisent des outils très similaires. La méthode consiste à projeter les sommets dans un espace à deux dimensions. Celles-ci sont basées sur la notion de degré communautaire $k_i(u)$ d'un sommet $u$, i.e. le nombre de voisins que ce sommet possède dans une communauté $C_i$. La première dimension de cet espace, notée $z$, repose sur le degré communautaire du sommet calculé pour sa propre communauté, que l'on nomme aussi degré interne. Afin d'exprimer cette quantité de façon relative à la communauté, elle est normalisée en calculant son $z$-score :

$$z(u) = \frac{k_i(u) - \mu(k_i)}{\sigma(k_i)}, \quad (1)$$

où $C_i$ est la communauté de $u$ et $k_i(u)$ son degré interne, et où les termes $\mu(k_i)$ et $\sigma(k_i)$ dénotent respectivement la moyenne et l'écart-type du degré interne pour tous les sommets constituant la com-
munauté $C_i$. La mesure $z$ quantifie à quel point le sommet $u$ est attaché à sa propre communauté. En tant que $z$-score, une valeur négative (resp. positive) indique un degré interne en dessous (resp. au-dessus) de la moyenne de la communauté. La seconde dimension de l'espace est le coefficient de participation $P$ :

$$P(u) = 1 - \sum_{1 \le i \le K} \left( \frac{k_i(u)}{k(u)} \right)^2, \quad (2)$$

où $K$ est le nombre de communautés dans le réseau, et $k(u)$ est le degré (total) de $u$. La mesure $P$ quantifie à quel point $u$ est connecté uniformément aux différentes communautés existantes : une valeur proche de 0 dénote un sommet essentiellement connecté à une seule communauté, tandis qu'une valeur proche de 1 indique un sommet uniformément connecté à toutes les communautés. Comme le remarquent POWER et al. [28], la valeur maximale exacte de $P$ dépend du nombre de communautés considéré.

Dans le cas traité originellement par GUIMERÀ et AMARAL [14], les communautés considérées sont disjointes, mais nous avons ici affaire à des communautés recouvrantes. Puisqu'un sommet peut appartenir à plusieurs communautés à la fois, nous avons deux options. La première et de nous ramener artificiellement à des communautés disjointes, en considérant séparément chaque communauté contenant le sommet. Le problème est qu'on associe alors au sommet autant de valeurs que de communautés auxquelles il appartient, ce qui rend difficile l'interprétation de ces résultats. La deuxième option, que nous retenons, est d'adapter les mesures au cas des communautés recouvrantes. Pour $z$, au lieu de considérer que $u$ appartient à une seule communauté $C_i$, nous lui substituons $C_*$, l'union de toutes les communautés contenant $u$ :

$$C_* = \bigcup_{u \in C_i} C_i. \quad (3)$$

Nous notons $k_*$ le degré communautaire calculé sur $C_*$, ce qui nous permet de généraliser la notion de degré interne. Nous pouvons ensuite reformuler $z$ afin d'obtenir notre version modifiée de la mesure, notée $z^*$ :

$$z^*(u) = \frac{k_*(u) - \mu(k_*)}{\sigma(k_*)}. \quad (4)$$

Dans le cas d'un sommet $v$ qui n'appartient à aucune communauté, nous définissons $z^*(v) = 0$. Pour ce qui est du coefficient de participation $P$, l'application directe de la formule de GUIMERÀ et AMARAL [14] sur des communautés recouvrantes

peut amener à décompter certains voisins plusieurs fois. Ceci produit des valeurs négatives, alors que la mesure est normalement définie sur $[0; 1]$, et cela empêche donc d'interpréter les résultats convenablement. Afin de conserver les bornes originales, nous proposons d'ajuster le terme de normalisation, en tenant compte de la multiplicité des voies :

$$k'(u) = \sum_{1 \le j \le K} k_i(u). \quad (5)$$

Il suffit ensuite d'utiliser $k'(u)$ en tant que dénominateur dans la formule originale pour obtenir notre version ajustée, notée $P^*$ :

$$P^*(u) = 1 - \sum_{1 \le i \le K} \left( \frac{k_i(u)}{k'(u)} \right)^2. \quad (6)$$

Il est à souligner que nos deux mesures modifiées se ramènent aux mesures originales dans le cas où le structure de communautés considérée prend la forme d'une stricte partition.

La Figure 3 montre la position des personnages dans l'espace $z^*-P^*$, en utilisant les mêmes communautés que dans la section précédente. Nous appliquons l'algorithme des $k$-moyennes [20] pour détecter des regroupements dans cet espace, en estimant $k$ avec la méthode du coude (c'est à dire, en cherchant visuellement la plus haute valeur de $k$ qui améliore sensiblement la qualité des regroupements). Nous n'utilisons pas les mêmes zones que GUIMERÀ et AMARAL [14], qui sont motivés empiriquement, car nos mesures se comportent différemment des leurs.

Les personnages situés en haut à droite de notre espace $z^*-P^*$ (zone rouge) ont à la fois un haut degré interne $z^*$ et un haut coefficient de participation $P^*$. GUIMERÀ et AMARAL [14] considèrent ce type de sommets comme des hubs sans parenté. Ils connectent différentes communautés, et ne sont donc pas associés clairement à l'une d'entre elles. Nous trouvons deux des personnages principaux dans ce groupe, Alexandre et Lorenzo. Tous les deux apparaissent dans plusieurs communautés (4 et 3 communautés différentes respectivement), et connectent différentes intrigues. Dans l'ensemble, ils ont le plus haut coefficient de participation de tous les sommets. La zone rouge contient la plupart des personnages importants de la pièce, à l'exception de quelques-uns comme la Marquise de Cibo.

Les personnages à gauche de l'espace (zone bleue) correspondent grossièrement à ce que GUIMERÀ et AMARAL [14] nomment sommets périphériques. Il s'agit principalement de personnages mineurs, qui apparaissent dans peu de communautés, et qui ne les connectent pas, ou faiblement. De manière intéressante, le Conseil des
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 3** – Position des personnages dans l'espace z*−P*. Plusieurs personnages ont la même position dans cette espace et sont donc superposés : leurs noms permettent alors de les distinguer. Les zones colorées indiquent des groupes de personnages détectés par l'algorithme des k-moyennes.</figcaption></figure>

Huit fait partie de ces sommets, ses membres ayant un faible coefficient de participation P*. Cet isolement fait écho à la manière dont le nouveau Duc de Florence est nommé à la fin de la pièce : les autres personnages ont peu d'influence sur la décision, qui est finalement imposée par la volonté du pape. Seuls quelques personnages (Le Portier, Les Étudiants et Les Moines) ont un coefficient de participation plus faible.

Les personnages en bas à droite de l'espace (zone verte) correspondent à des sommets *non-hubs sans parenté*. Même s'ils sont connectés avec différentes communautés, ils n'en favorisent aucune en particulier, et ils ne sont pas fortement connectés dans leur communauté par comparaison avec les autres sommets de celle-ci. C'est le cas, par exemple, de la Marquise. Maffio et Tebaldea, dans le coin en bas à droite, sont des personnages mineurs en contact seulement avec quelques autres personnages. Tebaldeo n'apparaît que dans le contexte de la cour, au détour d'une discussion avec Lorenzo et quelques autres, tandis que Maffio

n'apparaît qu'au début de la pièce comme une victime de la débauche d'Alexandre. Leur fort coefficient de participation provient de leur connexion avec Lorenzo et Alexandre, qui sont eux-mêmes dans plusieurs communautés.

Nos observations sur l'organisation de l'espace z*−P* nous permettent de discuter de la multiplicité des intrigues (QR2). Si la communauté du Conseil des Huit apparaît très déconnectée des autres communautés, la grande majorité des personnages notables ont un coefficient de participation élevé (supérieur à 0.6), ce qui semble indiquer des interactions importantes entre les diverses communautés. Cette observation est toutefois à nuancer, car elle s'explique pour certains personnages par leur connexion avec des personnages centraux (Lorenzo et Alexandre) apparaisant dans plusieurs communautés. Nous notons tout de même que plusieurs personnages de communautés différentes sont très bien connectés dans leurs communautés respectives, ce qui tend à montrer qu'il existe bien plusieurs intrigues, chacune
avec ses centres (QR1).

### 4.3. Prévalence des communautés par acte

Afin de comprendre le poids relatif des intrigues et leur distribution dans le temps, nous nous tournons maintenant vers la version dynamique du réseau de co-occurrences. Nous définissons la prévalence $p(i, j)$ d'une communauté $i$ au sein d'un acte $j$ :

$$p(i, j) = \frac{|C_i \cap A_j|}{|A_j|}, \qquad (7)$$

où $C_i$ et $A_j$ sont les ensembles des personnages apparaissant respectivement dans la communauté $i$ et dans l'acte $j$. La prévalence est donc la proportion de personnages de l'acte qui appartiennent à la communauté considérée. Comme les communautés sont recouvrantes, la somme des prévalences de toutes les communautés pour le même acte n'atteint pas une valeur fixe, ce qui rend $p$ difficile à interpréter. Afin de pouvoir comparer les communautés relativement au même acte, nous définissons donc une version normalisée $\bar{p}(j, i)$ de la prévalence :

$$\bar{p}(j, i) = \frac{p(j, i)}{\sum_k p(k, i)}. \qquad (8)$$

Avec $\bar{p}$, la somme des valeurs obtenues pour toutes les communautés est égale à 1 pour un acte.

La Figure 4 montre la prévalence normalisée des communautés obtenues à la Section 4.1, pour les cinq actes de la pièce. On observe la forte prévalence de la communauté du peuple de Florence lors du premier acte, qui sert à l'exposition de la cour. L'intrigue des Strozzi domine dans le second acte, tandis que le troisième acte est plus équilibré. L'acte IV voit l'apogée de l'intrigue concernant l'assassinat du duc, qui est tué par Lorenzo. Finalement, la communauté de la cour et du Conseil des Huit domine largement le dernier acte, lors duquel le conseil décide du sort de Florence en choisissant un nouveau duc. L'intrigue de la marquise reste en fond tout le long de la pièce. Ces observations viennent confirmer l'hypothèse d'éclatement de l'action formulée en Section 2 (RQ2), puisqu'on observe effectivement que de nombreux évènements se déroulent en parallèle pendant l'entièreté de la pièce, sans jamais complètement disparaître de la scène.

## 5. RÉSEAUX DE MENTIONS ET DE CONVERSATIONS

Dans la section précédente, nous avons montré comment les communautés structurant le réseau de

co-occurrences peuvent être mises à contribution pour tenter de répondre à certaines de nos questions de recherche émises en Section 2, notamment la détection d'intrigues parallèles multiples (QR1) et la fragmentation de l'action (QR2). Nous souhaitons maintenant étudier de plus près la nature de certaines intrigues, qui relèvent de la conspiration (QR1), ainsi que la nature introspective des personnages (QR3).

Pour ce faire, nous nous tournons vers le réseau conversationnel et le réseau de mentions. Dans la littérature, ceux-ci sont beaucoup moins exploités que les réseaux de co-occurrences [18], essentiellement parce qu'ils sont techniquement plus difficiles à extraire, les tâches de TAL requises étant plus ardues. Cependant, ils apportent en contrepartie des informations absentes du réseau de co-occurrences, dont nous tirons parti ici. Nous nous intéressons d'abord à la construction et à l'analyse d'un réseau dit souterrain, combinant conversations et mentions (Section 5.1), avant de tourner vers la tâche consistant à détecter les conspirations présentes dans Lorenzaccio (Section 5.2).

### 5.1. Construction du réseau souterrain

Le réseau statique de mentions, présenté en Figure 1.b, montre les personnages de Lorenzo, du duc Alexandre et de Philippe Strozzi comme étant les plus centraux du point de vue du degré. On note également que de nombreux personnages ne sont jamais mentionnés oralement par les autres personnages. Ce réseau révèle des éléments directement liés à la question de l'introspection de certains personnages (QR3). En effet, Lorenzo, Philippe Strozzi et Ricciarda Cibo sont les trois seuls personnages présentant une boucle, c'est-à-dire un arc reliant le personnage à lui-même. Cela signifie qu'ils se mentionnent eux-mêmes explicitement. Concrètement, cela correspond à des situations dans lesquelles ces personnages soliloquent, mènent une réflexion en s'adressant à eux-mêmes, ou du moins en se prenant eux-mêmes pour objets en présence d'un confident. Autrement dit, il s'agit de moments où le cours de l'action s'interrompt pour nous plonger dans les profondeurs du *moi* de ces héros. On peut noter que Tebaldeo ne fait pas partie de cette liste, bien qu'en tant que figure de l'artiste, il présente lui aussi une tendance à l'introspection : ceci pourrait être expliqué par son statut secondaire.

Le réseau statique de conversations est présenté en Figure 1.c, et possède la même structure que notre réseau de co-occurrences si l'on omet l'orientation des arêtes. La différence entre le degré pondéré sortant et entrant d'un personnage nous
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 4** – Prévalence normalisée des différentes communautés par acte. Les couleurs correspondent aux communautés de la Figure 2.</figcaption></figure>

indique si celui-ci est locuteur plus qu'interlocuteur : les trois personnages avec la différence la plus haute sont Lorenzo (426), Philippe Strozzi (385) et le duc Alexandre (150).

La limite du réseau conversationnel est qu'il est particulièrement dense, en raison de la méthode d'extraction que nous employons : nous faisons l'hypothèse qu'un personnage s'adresse à toutes les personnes présentes sur scène, ce qui n'est pas forcément toujours le cas. Le réseau de mentions peut lui être considéré comme complémentaire, du point de vue de l'information représentée : le premier indique l'existence d'une interaction véritable, tandis que le second renseigne sur la nature de cette interaction (mention ou pas d'un personnage). D'où l'idée de combiner ces deux réseaux afin d'étudier ce que nous qualifions de relations *souterraines* entre personnages, qui se produisent quand deux personnages ne discutent jamais directement au cours de la pièce, mais se mentionnent l'un/ou l'autre. Nous construisons ce réseau souterrain en conservant les arcs présents uniquement dans le réseau de mentions, mais *pas* dans le réseau conversationnel. Plus formellement, nous calculons la différence ensembliste entre l'ensemble des arcs du réseau de mentions et celui du réseau de conversations.

La Figure 5 montre le réseau souterrain obtenu, qui est, par construction, un sous-graphe du réseau de mentions. Du point de vue du degré, Philippe Strozzi est clairement le personnage le plus central de ce réseau avec 11 arêtes, reflétant son rôle

d'intriguant indécis dont tout le monde parle. Il est suivi par Julien Salviati, personnage qui cristallise les tensions à Florence, avec 7 arêtes.

## 5.2. Détection des Conspirations

*Lorenzaccio* est une pièce dans laquelle plusieurs conspirations se déroulent simultanément. Nous souhaitons ici savoir s'il est possible de les détecter automatiquement en utilisant nos réseaux. Nous définissons une conspiration comme un couple $(C, o)$, où $C$ est un ensemble d'au moins deux personnages conspirateurs ayant un dessein secret négatif vis-à-vis d'un personnage objet $o$. Nous proposons un algorithme de détection simple utilisant les réseaux dynamiques de mentions et conversations au niveau de la scène.

Pour un personnage objet $o$ donné, nous créons un graphe de conspirateurs $G_o$, initialement vide. L'algorithme parcourt les réseaux de chaque scène dont le personnage objet est absent, et ajoute et lie les sommets $u$ et $v$ dans le graphe $G_o$ si ceux-ci mentionnent le personnage objet $o$. En d'autres termes, deux personnages du graphe de conspirateurs sont connectés s'ils mentionnent $o$ en son absence. Après parcours de l'ensemble de la pièce, nous considérons les sommets des composants connectés (d'une taille supérieure à un) comme étant de groupes de conspirateurs. Nous répétons le processus pour tous les personnages objets $o$ possibles de la pièce.

Grâce à cette méthode naïve, nous extrayons les conspirations potentielles listées dans la Table 1.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 5** – Réseau orienté souterrain constitué par les arcs entre personnages existants dans le réseau statique de mentions mais pas dans le réseau conversationnel. La couleur et la taille des sommets indique leur degré, tandis que la couleur et l'épaisseur des arcs indiquent le nombre de mentions.</figcaption></figure>

Parmi les 9 conspirations potentielles détectées, 6 n'en sont en réalité pas. Outre les quelques faux positifs dus aux approximations lors de la création des réseaux conversationnels, un groupe de personnages peut en mentionner un autre sans que cela implique obligatoirement un dessin malveillant.

Une manière directe d'améliorer notre approche naïve tout en gardant un processus complètement automatique est de filtrer les conspirations potentielles de la Table 1 en fonction de la sémantique des mentions concernées. En nous basant sur l'analyse de sentiments, nous ajoutons une condition pour lier deux conspirateurs lors de la construction des graphes de conspirateurs : il faut que leurs mentions du personnage objet soient négatives. Nous utilisons pour cela une adaptation du modèle d'analyse de sentiment VADER [15] pour le français <fnref n="4" />. Ce traitement plus strict filtre toutes les conspirations potentielles à l'exception des deux premières de la Table 1. La première est le complot principal de la pièce, qui est donc détecté avec succès. La seconde, si elle révèle effectivement des tensions entre personnages, est liée à une erreur de détection préalable. Deux conspirations correctes sur trois sont donc identifiées par notre algorithme.

Afin d'augmenter la qualité de l'analyse qualitative de nos conspirations potentielles, nous proposons d'extraire les différentes thématiques de celles-ci. Pour ce faire, nous utilisons le modèle de sujet BERTopic [13], un modèle statistique qui permet la détection des thèmes abordés dans une collection de documents. Celui-ci commence par représenter chaque document grâce par plongement lexical, puis leur applique une méthode de réduction de dimensionnalité. Les sujets sont en-

suite détectés par une méthode de regroupement. Finalement, un schéma de pondération permet de résumer chaque groupe par un ensemble de mots représentatifs de celui-ci. En pratique, nous traitons chaque ligne de dialogue des personnages comme un document. Nous utilisons un modèle SentenceBERT [29] multilingue pour représenter ces lignes de dialogue, et la méthode UMAP [23] afin de réduire la dimension de ces représentations. Nous appliquons ensuite la méthode de regroupement HDBSCAN [7], qui a l'avantage de pouvoir isoler les anomalies statistiques en ne les asignant à aucun groupe. Enfin, nous utilisons le modèle de pondération KeyBERT inclus dans la librairie BERTopic <fnref n="5" />, qui nous a semblé donner les meilleurs résultats pour assigner un ensemble de mots-clés à chaque groupe. Par comparaison, un modèle TF-IDF n'a pas réussi à extraire des mots clés qui permettent de dégager des sujets clairs. Ce modèle de pondération considère qu'un mot représente bien un document lorsque son plongement lexical est proche du plongement lexical de ce document. Nous filtrons au préalable les mots vides français, dont nous obtenons une liste grâce à la bibliothèque NLTK [4].

Nous extrayons, pour chaque conspiration potentielle, l'ensemble de sujets abordés par mention des conspirateurs envers leur objet. Ces sujets nous permettent de qualifier les conspirations, permettant à un humain de les filtrer si nécessaire. Pour la conspiration de Lorenzo et des Strozzi envers Alexandre (première dans la Table 1), nous obtenons les sujets suivants <fnref n="6" /> :

— tué, mort, tuerai, Alexandre, croire

<footnote n="5">5. https://maartengr.github.io/BERTopic/api/representation/keybert.html</footnote>

<footnote n="6">6. Nous indiquons les cinq mots les plus représentatifs de chaque sujet.</footnote>

<footnote n="4">4. https://pypi.org/project/vaderSentiment-fr/</footnote>
<table><caption>**Table 1** – Conspirations potentielles détectées avec la méthode naïve. Nous indiquons celles que nous considérons comme de réelles conspirations en vert, et les faux positifs en jaune.</caption><thead><tr><td>Conspirateurs</td><td>Objet</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>Alamanno<br>Philippe Strozzi<br>Les Convives Strozzi<br>Lorenzo de Médicis</td><td>Alexandre de Médicis</td><td>Cette conspiration représente les intrigues de Lorenzo et de Philippe Strozzi, qui préparent tous deux la mort d'Alexandre. Alamanno est mis au courant de la manœuvre par Lorenzo pendant l'acte IV, ce qui l'initrat dans le groupe.</td></tr><tr><td>Seigneur Corsini<br>Un Masque</td><td>Lorenzo de Médicis</td><td>Le seigneur Corsini est accidentellement blessé par une bouteille envoyée par Lorenzo pendant l'acte I, comme remarqué par le personnage masqué, et le maudit. Cette conspiration ne devrait idéalement pas être détectée par l'algorithme, car Lorenzo est physiquement présent dans la scène, mais cela n'est indiqué dans le texte source que par la remarque du personnage masqué.</td></tr><tr><td>Philippe Strozzi<br>Les Convives Strozzi</td><td>Julien Salviati</td><td>Les Strozzi trament effectivement une vengeance contre Julien Salviati, accusé d'avoir tué Louise Strozzi.</td></tr><tr><td>Catherine<br>Marie</td><td>Lorenzo de Médicis</td><td>Catherine et Marie s'inquiètent de ce qui est advenu de Lorenzo au fil des années.</td></tr><tr><td>Le Cardinal Cibo<br>Ricciarda Cibo</td><td>Alexandre de Médicis</td><td>Nous retrouvons ici l'intrigue de la marquise, où le cardinal et la marquise tentent d'influencer la politique du duc.</td></tr><tr><td>Les Bannis<br>Pierre Strozzi<br>Marie</td><td>Philippe Strozzi</td><td>Les bannis et Pierre critiquent le choix de Philippe de ne pas les soutenir. Marie apparaît dans cette conspiration de par sa mention de Philippe dans une scène où les bannis le mentionnent également, malgré le fait qu'il n'y ait pas de réelles interactions entre eux.</td></tr><tr><td>Pierre Strozzi<br>Le Prieur</td><td>Thomas Strozzi</td><td>Cette conspiration est également une erreur de détection, due à la présence non explicite de Thomas Strozzi dans une scène.</td></tr><tr><td>Corsi<br>Giomo</td><td>Lorenzo de Médicis</td><td>Corsi et Giomo discutent, dans le dernier acte, de la trahison de Lorenzo.</td></tr><tr><td>Corsi<br>Guicciardini</td><td>Côme de Médicis</td><td>Lors du dernier acte, Corsi et Guicciardini mentionnent Côme comme un possible successeur à Alexandre.</td></tr></tbody></table>

— *Rome, Italie, traître, Lorenzo, despotisme*

Ainsi, cette conspiration est marquée par le champ lexical du meurtre, de la trahison et de la politique entourant Florence, permettant de la détecter facilement. La conspiration de la Marquise de Cibo et du Cardinal Cibo contre Alexandre est composée des sujets suivants :

— *prince, roi, princes, seigneurs, tué.*

— *rêve, rêves, éveillé, autrefois, fantôme.*

— *évêque, empereur, prêtre, apostolique, roi.*

Le champ lexical des figures de pouvoir est majoritaire, mettant en valeur la volonté politique de la marquise. Le mot "tué" est également présent, mais la marquise ne prévoit pas d'attenter à la vie du duc. Il est donc possible de mal interpréter l'objet d'une telle conspiration, ce qui constitue une

limite de notre méthode.

## 6. CONCLUSION

Dans cet article, nous avons cherché à étudier la pièce *Lorenzaccio*, œuvre dramatique cruciale de la période romantique. Nous avons formulé plusieurs hypothèses, que nous avons ensuite éprouvées au prisme des réseaux de personnages, montrant factuellement la multiplication et le tresage des intrigues, de même que l'importance de l'introspection lorsqu'il s'agit de définir le héros romantique. C'est donc le rapport ambigu et complexe du théâtre romantique à l'action que met en évidence notre travail, qui nous inviterait dès lors à vérifier une application possible à d'autres pièces
de l'époque, en particulier à celles qui ne relèvent
pas du drame historique, afin de constater si nos
résultats s'expliquent par le sujet foncièrement po-
litique de la pièce.

D'un point de vue méthodologique, nos contri-
butions principales sont triples. Nous avons
d'abord montré la supériorité des communautés re-
couvrantes sur les communautés disjointes pour
segmenter les réseaux et détecter les différentes
intrigues de la pièce. Cela nous a ensuite amené
à généraliser le concept de rôle communautaire,
initialement proposé pour le cas disjoint par
GUIMERÀ et AMARAL [14]. Finalement, nous
avons exploité des réseaux de mentions et de
conversations, moins employés dans la littérature
en raison de leur difficulté d'extraction. Nous
avons illustré leur utilité en les mettant à profit pour
proposer et exploiter le concept de réseau souter-
rain, ainsi que pour identifier automatiquement les
conspirations de la pièce.

Pour ce qui est des perspectives, notre
généralisation du concept de coefficient de par-
ticipation hérite d'un défaut de la mesure origi-
nale : elle intègre plusieurs aspects de la connec-
tivité externe d'un nœud, ce qui la rend difficile
à interpréter. Vu l'intérêt des communautés recou-
brantes, il serait pertinent d'adapter la mesure en
s'inspirant de DUGUÉ et al. [9]. Il sera ensuite pos-
sible d'appliquer notre protocole expérimental à un
corpus beaucoup plus large, incluant des pièces ne
relevant pas du théâtre romantique, afin d'éprouver
nos hypothèses de façon plus poussée, et d'identi-
fier des tendances à plus grande échelle.

Références

ALEXANDER, S. (2019). « Social Network Analysis and the Scale of Modernist Fiction ». In : *Modernism/modernity Print Plus* 3.4.

AMALVY, A., M. JANICKYJ, S. MANNION, P. MACCARRON et V. LABATUT (2024a). « In-terconnected Kingdoms : Comparing ‘A Song of Ice and Fire’ Crossmedia Adaptations Using Complex Networks ». In : *Social Network Analysis and Mining* 14, p. 199.

AMALVY, A., V. LABATUT et R. DUFOUR (2024b). « Renard : A Modular Pipeline for Extracting Character Networks from Narrative Texts ». In : *Journal of Open Source Software* 9.98, p. 6574.

BIRD, S., E. LOPER et E. KLEIN (2009). *Natural Language Processing with Python*. O'Reilly.

BOLIOLI, A., M. CASU, M. LANA et R. RODA (2013). « Exploring the Betrothed Lovers ».

In : *Workshop on Computational Models of Narrative*, p. 30-35.

BOST, X., S. GUEYE, V. LABATUT, M. LARSON, G. LINARÈS, D. MALINAS et R. ROTH (2019). « Remembering winter was coming : Character-oriented video summaries of TV series ». In : *Multimedia Tools and Applications* 78.24, p. 35373-35399.

CAMPELLO, R. J. G. B. M. (2013). « Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates ». In : *PAKDD*. T. 7819. Lecture Notes in Computer Science, p. 160-172.

DIASSINOUS, N. (2024). *Crise de scène. Dra-maturgies poétiques du romantisme au symbo-lisme*. Romantisme modernité. Paris : Honoré Champion.

DUGUÉ, N., V. LABATUT et A. PEREZ (2015). « A community role approach to assess social capitalists visibility in the Twitter network ». In : *Social Network Analysis and Mining* 5.26.

ELSON, D. K. et K. R. MCKEOWN (2010). « Automatic attribution of quoted speech in literary narrative ». In : *AAAI*, p. 1013-1019.

FISCHER, F., I. BÖRNER, M. GÖBEL, A. HECHTL, C. KITTEL, C. MILLING et P. TRILCKE (2019). « Programmable Corpora : Introducing DraCor, an Infrastructure for the Research on European Drama ». In : *Digital Humanities*.

FORTUNATO, S. (2010). « Community Detection in Graphs ». In : *Physics Reports* 486 (3-5), p. 75-174.

GROOTENDORST, M. (2022). « BERTopic : Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure ». In : *arXiv cs.CL*, p. 2203.05794.

GUIMERÀ, R. et L. A. N. AMARAL (2005). « Functional cartography of complex metabolic networks ». In : *Nature* 433, p. 895-900.

HUTTO, C. et E. GILBERT (2014). « VADER : A Parsimonious Rule-Based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text ». In : *ICWSM*. T. 8. 1, p. 216-225.

JOHN, M., S. LOHMANN, S. KOCH, M. WÖRNER et T. ERTL (2016). « Visual Analytics for Narrative Text - Visualizing Characters and their Relationships as Extracted from Novels ». In : *11th Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications*, p. 27-38.

KOUNELIS, A., P. VIKATOS et C. MAKRIS (2021). « Movie Recommendation System Based on Character Graph Embeddings ». In : *AIAI*. T. 628. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Springer, p. 418-430.

LABATUT, V. et X. BOST (2019). « Extraction and Analysis of Fictional Character Networks : A
Survey ». In : *ACM Computing Surveys* 52.5, p. 89.

LEE, O-J. et J. J. JUNG (2019). « Modeling affective character network for story analytics ». In : *Future Generation Computer Systems* 92, p. 458-478.

LLOYD, S. P. (1982). « Least squares quantization in PCM ». In : *IEEE Transactions on Information Theory* 28.2, p. 129-137.

MAC CARRON, P. et R. KENNA (2013). « Network analysis of the Íslendinga Sögur - the Sagas of Icelanders ». In : *European Physical Journal B* 86, p. 407.

MARTIN, L., B. MULLER, S. ORTIZ, J. PEDRO, Y. DUPONT, L. ROMARY, É. de la CLERGERIE, D. SEDDAH et B. SAGOT (2020). « Camembert : a Tasty French Language Model ». In : *58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics*, p. 7203-7219.

MCINNES, L., J. HEALY et J. MELVILLE (2020). « UMAP : Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction ». In : *arXiv stat.ML*, p. 1802.03426.

MORETTI, Franco (2011). « Network Theory, Plot Analysis ». In : *Stanford Literary Lab 2*.

MUHURI, S., S. CHAKRABORTY et S. N. CHAKRABORTY (2018). « Extracting Social Network and Character Categorization From Bengali Literature ». In : *IEEE Transactions on Computational Social Systems* 5.2, p. 371-381.

PALLA, G., I. DERÉNYI, I. FARKAS et T. VICSEK (2005). « Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society ». In : *Nature* 435.7043, p. 814-818.

PARK, S.-B., K.-J. OH et G.-S. JO (2011). « Social network analysis in a movie using Character-Net ». In : *Multimedia Tools and Applications* 59.2, p. 601-627.

POWER, J. D., B. L. SCHLAGGAR, C. N. LESSOVSCHLAGGAR et S. E. PETERSEN (2013). « Evidence for hubs in human functional brain networks ». In : *Neuron* 79.4, p. 798-813.

REIMERS, N. et I. GUREVYCH (2019). « Sentence-BERT : Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks ». In : *EMNLP/IJCNLP*, p. 3982-3992.

SANG, J. et C.-S. XU (2010). « Character-based movie summarization ». In : *18th ACM international conference on Multimedia*, p. 855-858.

SMEETS, R., E. SANDERS et A. van den BOSCH (2019). « Character Centrality in Present-Day Dutch Literary Fiction ». In : *Digital Humanities Benelux Journal* 1, p. 71-90.

WASSERMAN, S. et K. FAUST (1994). *Social Network Analysis : Methods and Applications*. Cambridge University Press.