# Analyser le processus de lecture éditoriale chez Einaudi

Laura Antonietti

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Laura Antonietti. Analyser le processus de lecture éditoriale chez Einaudi : L'apport méthodologique et heuristique des Humanités Numériques. Humanistica 2023, Association francophone des humanités numériques, Jun 2023, Genève, Suisse. hal-04094825

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Submitted on 11 May 2023

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# Analyser le processus de lecture éditoriale chez Einaudi : l’apport méthodologique et heuristique des Humanités Numériques

Laura Antonietti

Laboratoire Universitaire Histoire Cultures Italie

Université Grenoble Alpes

Laura.Antonietti@univ-grenoble-alpes.fr

## Résumé

Cette contribution présentera les résultats de la modélisation et de l'analyse du processus de lecture au sein de la maison d'édition italienne Einaudi pendant le deuxième après-guerre, avec une attention particulière accordée à Natalia Ginzburg (1916-†1991). De manière plus spécifique, le but de cette communication est de montrer comment les outils des Humanités Numériques ont contribué à la réalisation des objectifs scientifiques du travail de recherche. D'une part, les Humanité Numériques ont permis de modéliser, représenter et interroger le corpus des documents de manière pertinente, efficace et efficiente ; d'autre part, ils ont apporté une contribution fondamentale et indispensable d'un point de vue méthodologique, heuristique et interprétatif.

## 1 Introduction

Née en 1933 avec une ligne éditoriale militante et antifasciste, Einaudi s'impose durant le second après-guerre comme une des principales maisons d'édition de culture italiennes. Parmi les protagonistes de ce succès, on trouve la présence de l'écrivaine et éditrice Natalia Ginzburg, qui a marqué la ligne éditoriale d'Einaudi en tant que lectrice d'œuvres narratives contemporaines (Saita, 2009; Iannuzzi, 2012; Antonietti, 2021, 2022). La modélisation du processus de lecture des œuvres reçues par Einaudi peut permettre non seulement de rappeler l'importance de Ginzburg, cette « lectrice formidable » (Cesari, 1991), mais aussi d'en comprendre les raisons. Nous nous proposons donc ici de revenir d'abord sur la documentation que nous avons utilisée, ensuite sur la conception d'un modèle permettant de représenter et d'interroger les données de manière optimale, et enfin sur la contribution méthodologique et heuristique de ce travail de modélisation.

## 2 Le corpus

Le corpus de travail est constitué des rapports de lecture relatifs aux œuvres narratives contemporaines, qui représentent une étape fondamentale dans le processus décisionnel qui mène à la publication d'une œuvre et donc *in fine* à la construction du catalogue d'une maison d'édition. Parmi les rédacteurs de ces rapports, on compte certains des écrivains et intellectuels les plus significatifs du XXe siècle (Cesare Pavese, Elio Vittorini, Italo Calvino, Natalia Ginzburg, pour n'en citer que quelques-uns), qui jugent les épreuves narratives d'autres auteurs, en se confrontant en même temps avec leur propre idée de la littérature. Ces textes ne sont donc pas de simples documents de travail, mais des exemples de méta-littérature formant un véritable genre critique (Bricchi, 2010) qui révèlent les modèles littéraires établis par Einaudi et ses collaborateurs, et doivent être interprétés selon un horizon historique et culturel précis (Cadioli, 1995). Ils nous permettent aussi d'approfondir la connaissance de la figure intellectuelle des lecteurs qui les ont rédigés en documentant le fonctionnement et le caractère exceptionnel du laboratoire intellectuel que fut Einaudi après-guerre.

En dépit de leur richesse, les documents relatifs au processus de lecture restent peu étudiés et largement inédits. Ils prennent la forme de lettres, de fiches, de procès-verbaux et de communications éditoriales de natures diverses, mettant à jour une documentation complexe, marquée par l'hétérogénéité et la multi-autorialité – chacun des nombreux acteurs ayant souvent des rôles différents. Le corpus rassemblé témoigne ainsi d'une approche tellement horizontale et collégiale que l'historiographie et la critique ont parlé d'une « maison laboratoire » ou encore, d'un « cerveaux collectif » (Ferretti, 2004).
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Diagramme de classes réalisé en UML</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>(a) Interface de la base de données</figcaption></figure>

<caption>(b) Système des filtres pour la recherche</caption>

<caption>FIGURE 2 – Présentation de la base de données</caption>
## 3 Modélisation

Étant donné cette complexité, le principal écueil est d'arriver à décrire et représenter, donc de modéliser, le processus de lecture chez Einaudi au moyen des documents produits au cours de ce processus. Pour ce faire, le langage UML s'est révélé le plus efficace pour produire le schéma (ou diagramme de classes, cf. fig. 1) qui a servi de base à la construction d'une base de données permettant d'inventorier les sources et d'interroger les données et les relations existant entre elles (fig. 2a et 2b). Notre base de données est une application créée à l'aide du framework Django, installée sur un server Heroku, qui fournit une base de données relationnelle open source construite avec PostgreSQL. La plateforme permet de générer automatiquement l'interface web pour la saisie des données à partir des tables de la base de données, qui sont conçues à partir des classes UML utilisées. Il s'agit d'un outil flexible et extensible, tant d'un point de vue technique (grâce à l'utilisation de technologies et de langages libres et open source, ainsi que de standards communs), que d'un point de vue conceptuel. S'il est ici appliqué à un cas d'étude spécifique, cet outil a été conçu pour être adapté à la description et à l'analyse des différents processus décisionnels et types de documents.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Import et export des données en XML-TEI</figcaption></figure>

Depuis la base de données, il est également possible d'accéder à la transcription et à l'encodage des documents, qui respectent les guidelines de la TEI (cf. fig. 3). Les textes ont été encodés manuellement selon un modèle qui tient compte de la structure et des éléments fondamentaux du contenu des différents types de documents, alors que les métadonnées relatives à la description contenue dans le a été générée automatiquement par un script à partir des tables de la base de données. Cela a permis d'une part de mettre en pratique une stratégie d'atténuation du risque (traitement informatique

et humain) et cela a d'autre part contribué à accélérer et optimiser le processus de transcription et d'encodage.

Le résultat prend la forme d'un catalogue richement annoté, dans lequel les métadonnées décrivent de manière détaillée les documents qui représentent les relations entre Ginzburg et ses interlocuteurs ; la consistance des matériaux d'archives et leur description physique ; la liste des destinataires et expéditeurs des lettres, leur datation ; la localisation des documents (et des copies des documents), fournissant des informations complètes et détaillées sur la localisation des matériaux dans différentes archives et permettant des recherches croisées sur des données extraites de différents catalogues, qui ne peuvent souvent être consultés qu'en version papier ou non informatisée. Ce projet répond à un besoin répandu chez les chercheurs : pouvoir identifier (et, dans le cas d'une numérisation, consulter) les sources primaires plus facilement et plus rapidement, grâce à des catalogues et des inventaires en ligne, des bases de données, des outils de mappage des archives publiques et privées.

## 4 Résultats

L'outil créé, défini comme un knowledge site pour reprendre la terminologie proposée par Shillingsburg (2009), mérite quelques réflexions d'ordre heuristique. L'apport épistémologique de l'activité de modélisation (Cummings, 2008; Ciula et Øyvind, 2014; Jannidis et Flanders, 2018) a été essentiel à la réussite de nos recherches – cette affirmation étant vraie tant pour la création des modèles (le diagramme UML, les tables PostgreSQL et le schéma d'encodage XML TEI) que pour leur utilisation. Les langages et méthodes des Humanités Numériques ont en effet apporté une double valeur de connaissance. D'une part, ils garantissent la rigueur et la structuration de la pensée nécessaires à l'organisation et à la représentation du processus de lecture et des documents. D'autre part, nos résultats trouvent leurs présupposés et leurs particularités dans le dynamisme et l'interaction : ils ne pourraient être imprimés et lus sur papier sans perte de contenu et de fonctionnalité. Le système des filtres (cf. fig. 2b) adopté en est un exemple parfait : la combinaison dynamique des résultats de l'application des filtres produit des informations plus complexes, et offre un outil important pour la recherche et l'interrogation des métadonnées associées au corpus.
Grâce à l’outil créé, il est possible de reconstruire et de représenter le fonctionnement du laboratoire Einaudi : sa valeur en termes de connaissance ne se trouve pas seulement dans le résultat (dans sa réalisation et son interrogation), mais aussi dans l’ensemble du processus par lequel il a été atteint. La modélisation apporte sa plus grande valeur cognitive en tant que processus en devenir continu. Il ne s’agit pas d’un parcours unidirectionnel et linéaire, mais d’un parcours dynamique et itératif, qui évolue en fonction des besoins du projet et permet dans certains cas de faire émerger de nouvelles questions de recherche. Ainsi, avec l’introduction du système des filtres et de la vue synoptique des informations clés à travers un système de colonnes dans la base de données (cf. fig. 2b), les éléments à afficher ont été sélectionnés progressivement en fonction des recherches les plus fréquentes dans la base de données. Un exemple encore plus spécifique peut être la présence de la colonne « éditions précédentes », qu’on a jugé opportun d’inculure pour analyser le processus d’évaluation des œuvres narratives françaises contemporaines, étant donné l’importance de celles-ci dans les lectures éditoriales d’Einaudi après la guerre et de Ginzburg. Il a ainsi été permis de mettre en valeur l’importance des relations d’Einaudi avec les différents éditeurs transalpins à travers une série de résultats quantitatifs, qui m’ont par la suite permis de produire des analyses qualitatives et de plus nouvelles réflexions critiques sur le corpus.

Loin, donc, de représenter un exercice académique purement spéculatif, l’activité de modélisation dans ses différentes phases et l’interrogation des modèles créés, conçues comme un outil réflexif et cognitif, m’ont permis de poser les bases essentielles pour l’interprétation critique du corpus et d’arriver aux résultats critiques attendus : mettre en valeur un genre critique méconnu (les rapports de lecture), faciliter la compréhension de documents fortement intertextuels et caractérisés par la multiautorialité, mettre en avant la dimension collaborative et collégiale de la rédaction d’Einaudi, faire la lumière sur l’activité éditoriale de Natalia Ginzburg chez Einaudi, en reconnaissant sa centralité dans les processus décisionnels, ainsi que dans la construction du catalogue et de l’image de la maison d’édition.

## Bibliographie

- Laura Antonietti. 2021. Una lettrice formidabile»: Natalia Ginzburg e la casa editrice Einaudi. *Cahiers d'études italiennes*, 32.

- Laura Antonietti. 2022. *Lire des romans chez Einaudi : le cas de Natalia Ginzburg (1944-1964)*. Les rapports de lecture au prisme des Humanités Numériques. Thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes – Università degli Studi di Milano, Grenoble (France) - Milan (Italie).

- Mariarosa Bricchi. 2010. La scheda di lettura come micro-genere letterario. In *Giornate della traduzione letteraria. Nuovi contributi*, pages 54–66. Iacobelli.

- Alberto Cadioli. 1995. *Letterati editori*. Il Saggiatore, Milan.

- Severino Cesari. 1991. *Colloquio con Giulio Einaudi*. Theoria, Rome-Napoles.

- Arianna Ciula et Eide Øyvind. 2014. Reflections on cultural heritage and digital humanities:: modelling in practice and theory. In *Proceedings of the First International Conference on Digital Access to Textual Cultural Heritage (DATeCH '14)*, pages 35–41, Madrid, Spain.

- James Cummings. 2008. *The Text Encoding Initiative and the Study of Literature*, pages 218–239. Blackwell, Oxford.

- Giulio Einaudi. 2001. *Tutti i nostri mercoledì*. Casa-grande, Bellinzone.

- Gian Carlo Ferretti. 2004. *Storia dell'editoria letteraria in Italia. 1945-2003*. Einaudi, Turin.

- Giulia Iannuzzi. 2012. Natalia Ginzburg. Una linea editoriali-creativa. In *Protagonisti nell'ombra*, pages 115–133. Unicopli.

- Fotis Jannidis et Julia Flanders. 2018. *The Shape of Data in Digital Humanities. Modeling Texts and Text-based Resources*. Routledge, Londres.

- Gabriele Mangoni. 1999. *Pensare i libri: la casa editrice Einaudi dagli anni Trenta agli anni Sessanta*. Bollati Boringhieri, Turin.

- Tommaso Munari, editor. 2011. *I verbali del mercoledì. Riunioni editoriali Einaudi 1943-1952*. Einaudi, Turin.

- Tommaso Munari, editor. 2015. *Centolettori: i pareri di lettura dei consulenti Einaudi 1941-1991*. Einaudi, Turin.

- Elena Pierazzo. 2015. *Digital scholarly editing. Theories, Models and Methods*. Ashgate, Farnham.

- Nicoletta Saita. 2009. Natalia Ginzburg la fedeltà di una vita con “passo da soldato”. In *Libri e scrittori di via Biancamano, Casi editoriali in 75 anni di Einaudi*, pages 95–124. EDUCatt.

- Peter Shillingsburg. 2009. *How literary works exist: Convenient scholarly editions. Digital Humanities Quarterly*, 3/3.

- Tommaso Soddu, editor. 2015. *Giulio Einaudi nell'editoria di cultura del Novecento italiano*. Olschki, Florence.

- Gabriele Turi. 1990. *Casa Einaudi: libri uomini idee oltre il fascismo*. Il Mulino, Bologna.