# La muse du LLM: forces et faiblesses de l'IA générative en écriture dramaturgique

Pierre Jourlin

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Pierre Jourlin. La muse du LLM: forces et faiblesses de l'IA générative en écriture dramaturgique. Journées d'informatique théâtrale, Oct 2024, Avignon (FR), France. hal-05138512

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# LA MUSE DU LLM : FORCES ET FAIBLESSES DE L'IA GÉNÉRATIVE EN ÉCRITURE DRAMATURGIQUE

Pierre Jourlin

Laboratoire d'informatique, Avignon Université

## RÉSUMÉ

Cet article examine, d'un point de vue didactique, le potentiel et les limites des modèles de langage (LLMs) en tant qu'assistants créatifs dans l'écriture dramaturgique. Après avoir exposé les principes fondamentaux qui sous-tendent leur fonctionnement, l'article détaille comment ces modèles peuvent imiter divers styles d'écriture et fournir des ébauches narratives. Toutefois, il souligne que, malgré leur habileté, les giga-modèles de langage tendent à reproduire des schémas préexistants et manquent souvent de profondeur émotionnelle indispensable à une création authentique. En ajustant des paramètres tels que la température, il est possible d'accroître leur capacité à proposer du contenu original, mais non sans compromettre la cohérence et la qualité stylistique du texte. L'article propose alors la piste de recherche qui consiste à dissocier forme et contenu, par exemple par extraction et utilisation de graphes de connaissances comme outils pour enrichir l'analyse formelle et stimuler l'intuition humaine, ouvrant ainsi la voie à une collaboration innovante entre l'IA et l'esprit créatif.

## 1. INTRODUCTION

L'intelligence artificielle (IA) générative de textes, d'images, de vidéos, qui est restée pendant des décennies un terrain d'investigation réservé à la recherche en mathématiques et informatique, fait aujourd'hui l'objet de gigantesques financements, spéculant sur les gains en termes de productivité dans les professions intellectuelles. Même si l'art et la culture présentent un grand nombre de différences avec les secteurs traditionnels [1], il n'est pas surprenant que ces domaines commencent à s'emparer de ces nouvelles technologies <fnref n="1" /> <fnref n="2" /> <fnref n="3" />

Le domaine artistique est certes moins concerné par la question de la productivité : produire de grandes quantités d'œuvres stéréotypées à bas coût présente probablement peu d'intérêt d'un point de vue économique. Cependant, les LLMs, entraînés sur des ensembles massifs de textes (dont une infime partie relève du domaine littéraire et théâtral), peuvent produire un texte semblable à celui des humains, soulevant des questions sur la nature de la

créativité et l'avenir de l'expression artistique [2]. Cet article explore les capacités et les limites de ces modèles spécifiquement dans le contexte de l'écriture dramaturgique. Nous visons à démystifier le fonctionnement des LLM, en examinant leur potentiel en tant qu'assistants, tout en reconnaissant leurs contraintes inhérentes. Les applications potentielles sont vastes, allant de la génération d'ébauches initiales à l'exploration de différentes options de dialogue, en passant par l'assistance à la construction d'univers et au développement de personnages.

## 2. LLMS : DES PLAGIAIRES TRÈS SOPHISTIQUÉS.

Les LLMs fonctionnent fondamentalement selon un principe d'optimisation de paramètres numériques pour minimiser une erreur de prédiction d'un mot rendu manquant dans un texte. D'une certaine manière, on peut dire qu'ils ont été entraînés à considérer l'originalité, comme une erreur à corriger, afin de mieux prédire les séquences de mots produites habituellement par les personnes. Bien sûr, lorsque que de nouvelles données à traiter s'éloignent de celles ayant servi lors de la phase d'entraînement (c'est-à-dire parfois, leurs propres productions), ils sont contraints sortir du champ de la paraphrase et de s'aventurer vers des généralisations de plus en plus risquées. Enfin, après cette phase dite « d'apprentissage », ils deviennent capables de prédire le mot suivant dans une séquence en se basant sur les mots précédents et des schémas de prédiction appris à partir de leurs données d'entraînement.

Du point de vue opérationnel, l'être humain rédige une demande et le système prédit une réponse « probable » au regard de la masse de productions humaines vues durant son « apprentissage ». L'utilisateur peut alors se déclarer satisfait ou insatisfait par la production du LLM. Ce niveau de satisfaction peut ultérieurement être mis à profit pour affiner les paramètres du système et produire ainsi des prédictions plus satisfaisantes : c'est l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF). Il est bon de noter que les modèles grand public développés dans l'industrie, ajoutent une composante qui permet de filtrer, avec plus ou moins de succès [3], les sorties non souhaitées et présentant des risques éthiques ou juridiques (propos choquants, conseils médicaux ou juridiques, etc.).

Les acteurs majeurs de l'IA générative proposent aujourd'hui des modèles contenant plusieurs centaines de milliards de paramètres numériques, dont les valeurs sont

<footnote n="1">1. https://amt-lab.org/blog/2023/5/artificial-intelligence-amp-theatre-making-past-present-and-future</footnote>

<footnote n="2">2. https://www.tom.travel/2023/12/05/le-theatre-antique-dorangemele-ia-generative-et-mapping-pour-son-nouveau-spectacle-immersif/</footnote>

<footnote n="3">3. https://www.lebigdata.fr/theatre-ia-chercheurs</footnote>
estimées sur des corpus de textes massifs, tels que des pages web, des articles de presse, des livres, des scripts de films et dans une moindre mesure, des dialogues de théâtre. Il est essentiel à ce stade de bien percevoir que ce type de système, contrairement à un être humain, n'a pas accès à ce à quoi font référence les mots : des entités du monde physique, des expériences, des sensations, des émotions. En effet, lors de l'apprentissage, il n'a accès qu'aux formes linguistiques de nos témoignages, nos créations, nos réflexions.

En revanche, lorsque nous lisons ses productions, nous ne pouvons faire autrement que de les interpréter, leur donner du sens. Nous avons donc généralement l'impression que ces algorithmes comprennent nos discours et produisent des réponses pertinentes et généralement très bien écrites. Nous sommes tentés de leur attribuer une forme d'intelligence [4, 5, 6]. Une autre conséquence de leur fonctionnement interne, c'est que ces machines sont très habiles pour imiter un style d'écriture lorsqu'elles l'ont suffisamment rencontré dans les données d'entraînement [7, 8]. C'est ainsi que l'on peut leur demander de produire de « nouveaux » dialogues de théâtre dans le style de Shakespeare, de Molière, de Beckett, de Tchekhov, etc.

### 3. DES PRÉDICTIONS TROP CONFORMES

Lorsque l'on a compris les critères d'optimisation des LLM, on voit aussi apparaître leurs limites en termes de créativité. Non seulement ils ne comprennent pas ce qu'ils écrivent [9], mais ils ont tendance à reproduire des schémas existants, des tournures de phrases, des structures naratives, des personnages types, des dialogues types, des situations types, etc. Pour prendre un autre exemple et pour ces mêmes raisons, s'ils sont capables de produire des métaphores [10], leur absence de compréhension profonde les amène à les produire de manière stéréotypée et rend très improbable la production de métaphores originales qui soient simultanément compréhensibles, belles, percutantes, etc.

Par ailleurs, lorsqu'ils ont été entraînés sur des données contenant des biais, ils les reproduisent [11]. Cela peut être problématique dans le cas de dialogues de théâtre, où l'on peut précisément souhaiter que les personnages sortent des stéréotypes, des clichés, des préjugés, des idées reçues, etc. Enfin, lorsqu'ils ont été affinés par des phases de renforcement par rétroaction humaine, ils ont encore plus tendance à produire des réponses qui plaisent à l'utilisateur, sans pour autant que l'on puisse distinguer les raisons de cette satisfaction. Cela peut être problématique si l'on souhaite que les dialogues soient surprenants, dérangerants, etc.

Néanmoins, il est possible d'augmenter ce niveau d'originalité en modifiant la valeur d'un de leurs paramètres que l'on nomme « température » ou à l'aide de techniques d'augmentation de prompt <fnref n="4" />. Cela revient à leur demander de produire des réponses plus aléatoires, moins conformes à ce qu'ils ont appris. Cela peut être utile pour sortir des

sentiers battus, mais comme ils ne perçoivent que la surface linguistique de nos discours, cela peut aussi les amener à produire des réponses dégradées en termes de qualité d'écriture, voire même simplement ininterprétables.

En fin de compte, la production d'un LLM est un reflet du passé plutôt qu'un saut dans l'inconnu. Ils manquent de l'expérience vécue et de la profondeur émotionnelle qui alimentent la créativité humaine.

### 4. EDMOND ROSTAND ET SON JUMEAU NUMÉRIQUE

Bien qu'il soit possible d'inclure dans un « prompt » une demande spécifique concernant le style, la réponse ne s'éloignera que très peu de la norme, c'est-à-dire de l'idée que le plus grand nombre se fait d'un style spécifique ou minoritaire. Il suffit pour cela d'ajouter à une demande « réponds dans un style proche de celui adopté par les jeunes de cité » pour constater ce que le niveau atteint par ces systèmes en termes de cliché et de caricature.

Pour illustrer ce phénomène, nous avons demandé à Chat GPT <fnref n="5" /> de la société OpenAI, de compléter la fa-meuse tirade dite « du nez », de Cyrano de Bergerac, à partir de l'introduction et des deux premiers vers :

> Ah! non! c'est un peu court, jeune homme!
> On pouvait dire... Oh! Dieu! ... bien des
> choses en somme... En variant le ton, – par
> exemple, tenez :

> Agressif : « Moi, monsieur, si j'avais un tel
> nez, Il faudrait sur-le-champ que je me l'am-
> putasse ! »

> Amical : « Mais il doit tremper dans votre
> tasse Pour boire, faites-vous fabriquer un ha-
> nap ! »

Ci-dessous, nous mettons en regard la version originale et la version « inférée » par le LLM. Il est important de noter qu'il est très probable que les vers originaux aient été utilisés dans l'entraînement du modèle, bien qu'un apprentissage par cœur soit parfaitement contradictoire avec les principes mêmes de l'apprentissage automatique. Il faut enfin noter que si les premières prédictions de ChatGPT s'appuient au départ sur le texte d'Edmond Rostand, au fur et à mesure qu'il produit du texte, le LLM se base de plus en plus sur ses propres productions pour générer la suite :

- **E. Rostand**: Descriptif : « C'est un roc! ... c'est un pic! ... c'est un cap! Que dis-je, c'est un cap ? ... C'est une péninsule ! »

- **C. GPT**: Descriptif : « C'est un roc!... c'est un pic!... c'est un cap! Que dis-je, c'est un cap ?... C'est une péninsule ! »

- **E. Rostand**: Curieux : « De quoi sert cette ob-longue capsule ? D'écritoire, monsieur, ou de boîte à ciseaux ? »

<footnote n="4">4. Retrieval Augmented Generation, Contextual Learning, etc.</footnote>

<footnote n="5">5. dans sa version gratuite du 13 février 2025</footnote>
— **C. GPT**: Curieux : « De quoi sert cette ample vi-
sière ? D'un pare-soleil ? D'un abri pour l'hiver ?
»

— **E. Rostand**: Gracieux : « Aimez-vous à ce point les oiseaux Que paternellement vous vous préoccu-pâtes De tendre ce perchoir à leurs petites pattes ? »

— **C. GPT**: Gracieux : « Souffrez qu’à l’admirer je me fende, Ce nez majestueux mériterait offrande ! »

— **E. Rostand**: Truculent : « Ça, monsieur, lorsque vous pétunez, La vapeur du tabac vous sort-elle du nez Sans qu’un voisin ne crie au feu de cheminée ? »

— **C. GPT**: Triste : « Ce nez, hélas! que de larmes il pleura Quand une pluie soudaine en sa courbe s’échoua... »

...

Arrivé à ce stade, ChatGpt poursuit sur 5 vers (enjoué, dramatique, lyrique, naïf, respectueux) et termine sa tirade par :

Enfin, parodiant le grand Corneille en prose :
« Ce nez, monsieur, n'a-t-il point trop d'au-
dace? Il entre bien avant que vous dans cet
espace! »

Cette conclusion semble inspirée par le dernier vers de la tirade originale, succédant à quelques variations de tons supplémentaires (prévenant, tendre, pédant, cavalier, admiratif, lyrique, naïf, respectueux, campagnard, militaire, pratique) et précédant la conclusion d'Edmond Rostand :

Enfin parodiant Pyrame en un sanglot : "Le
voilà donc ce nez qui des traits de son maître
A détruit l'harmonie ! Il en rougit, le traître !"

En revanche, Chat GPT passe totalement à côté de l'effet produit par la conclusion du personnage de Cyrano dans l'œuvre d'Edmond Rostand :

Voilà ce qu'à peu près, mon cher, vous m'au-
riez dit Si vous aviez un peu de lettres et d'es-
prit Mais d'esprit, ô le plus lamentable des
êtres, Vous n'en eûtes jamais un atome, et de
lettres Vous n'avez que les trois qui forment
le mot : sot ! [...]

Afin de pouvoir plus facilement reproduire ce petit test,
nous avons formulé la même demande en utilisant Mistral
7B <fnref n="6" />, un modèle plus léger, à pondérations ouvertes, ins-
tallé localement :

Amoureux : "Mais voir cette beauté, c'est une
vision, mon cœur se déchire. Si j'étais un oi-
seau, je chanterais pour elle jusqu'à l'aube.
Elle brille comme la lune sur la mer, et mes
souhaits ne sont plus que des rêves, car je n'ai
pas le droit à son amour."

Avec un ton ironique : "Bah ! Tant de gens parlent de leur bonheur, mais quand je vois

ce nez, je me demande si Dieu se mêle de ces
choses. Il faudrait qu'il ait une mauvaise jour-
née pour en avoir conçu un tel objet."

Dans un ton poétique : "Il y a une étoile qui brille dans le ciel, elle éclaire mon chemin chaque nuit. Elle est pareille à ce nez, qui pé-nètre dans l'obscurité comme une lumière di-vine. Quel art sublime peut être derrière ce miracle ? Ah ! je ne peux que me prosterner devant son créateur."

Dans un ton amusé : "Mais enfin, il pourrait
boni sûr être une pièce de théâtre ou une sculp-
ture moderne. Le réalisateur, tellement ori-
ginal, a voulu incarner le chaos et la discor-
dance dans cette représentation. Mais pour moi,
c'est juste un nez trop long."

Il est bien évidemment difficile d'analyser, voire même de qualifier les différences entre ces deux productions issues de systèmes qui, s'ils partagent un même paradigme, sont très différents du point de vue des paramètres, du jeu de données d'apprentissage et très vraisemblablement des techniques spécifiques mises en œuvre lors de leur développement.

Nous pouvons néanmoins observer que l'élément fon-
damental qui manque ici aux LLM pour s'inspirer de la
tirade originale afin de produire quelque chose de vérita-
blement nouveau, c'est une compréhension de l'intention
de l'auteur. Une personne peut y voir une mise en scène de
la confrontation entre beauté physique et beauté spirituelle
dans un jeu dont la finalité est de contrer une humiliation
publique.

On peut d'ailleurs trouver, dans des œuvres modernes,
des situations très proches sur le fond et très distantes sur
la forme, par exemple, lors de la rap battle finale d'Emi-
nem dans son autobiographie filmée « 8 Mile » <fnref n="7" />.

Le LLM, lui, n'a pas accès à cette intention, il ne peut
donc pas produire une réponse qui en soit une réinterpréta-
tion. Il ne peut que produire une paraphrase, une variation
de ton, une variation de style, etc. C'est pourquoi il est for-
tement improbable qu'un LLM puisse produire une pièce
de théâtre originale, qui soit à la fois cohérente, émou-
vante, surprenante, etc.

5. DISSOCIER FORME ET CONTENU

La créativité, dans son sens le plus profond, est un pro-
cessus éminemment humain, enraciné dans nos expériences
individuelles et collectives [12]. À leur stade actuel de dé-
veloppement, les LLM doivent donc être vus comme des
outils qui pourraient augmenter la créativité humaine, plu-
tôt que de prétendre pouvoir la remplacer.

La clé pour libérer le véritable potentiel de l'IA en dra-
maturgie réside de notre point de vue dans la dissociation
de la forme et du contenu, du style et de la sémantique. Les

<footnote n="6">6. https://huggingface.co/docs/transformers/
main/model_doc/mistral</footnote>

<footnote n="7">7. https://www.youtube.com/watch?v=WQd-6HOVREk à partir de
la 6e minute</footnote>
LLM actuels excellent dans la génération de textes respectant des règles stylistiques spécifiques, mais ils échouent à capturer la signification profonde et la résonance émotionnelle du langage. La recherche future devrait se concentrer sur le développement de modèles capables de séparer ces deux aspects d'un discours. Cela permettrait aux écrivains d'exploiter les capacités stylistiques de l'IA sans sacrifier leur propre vision créative.

## 6. UNE REPRÉSENTATION « SÉMANTIQUE » DU DISCOURS ?

Il faut savoir qu'une des premières étapes dans la construction des LLMs consiste à définir une représentation vectorielle des morphèmes et des mots. Cette représentation est souvent jugée comme « sémantique », car un même mot situé dans des contextes différents peut faire référence à deux vecteurs distincts et inversement, deux mots différents peuvent avoir des vecteurs très proches dans certains contextes. En revanche, il est extrêmement difficile d'interpréter ces vecteurs directement, car ils ne font pas encore, comme c'est le cas pour l'être humain, référence à une expérience d'interaction avec le monde. L'interaction avec l'être humain passe donc par un autre processus automatique qui traduit ces vecteurs en mots qui pourront alors être interprétés par des personnes.

Cependant, s'ils ne peuvent accéder à l'expérience à laquelle font référence les mots, ils « capturent » néanmoins un grand nombre d'associations entre des mots ou des séquences de mots et accèdent donc indirectement aux interactions qu'il peut y avoir entre nos concepts et donc, encore plus indirectement, entre des objets auxquels ces concepts font référence.

Cependant, lorsqu'on demande à un LLM d'extraire une représentation logique d'un texte, c'est-à-dire quelles sont les entités sémantiques mentionnées, à quelles autres entités elles sont associées et par quels types d'associations, la qualité de la production se révèle très faible. Par exemple, nos propres expérimentations [13] dans un domaine pourtant très formel, montrent que les taux d'erreurs, faux positif et faux négatifs sont généralement supérieurs aux taux d'extraction correcte sur le contenu « logique » du texte. Toutefois, s'ils ne peuvent fonctionner de manière autonome, ils peuvent permettre de réduire considérablement la charge de travail humain pour extraire, à partir d'un jeu de données textuelles, ce que l'on appelle un « graphe de connaissances ».

## 7. GRAPHES DE CONNAISSANCES

Un graphe de connaissances est un ensemble de concepts reliés entre eux par des relations (ou associations). Ces concepts peuvent être des entités du monde physique, des événements, des idées, des émotions, etc. Les relations peuvent être de différents types : « est un type de », « est une partie de », « est une cause de », « est une conséquence de », « est une manifestation de », « est une métaphore de », etc.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1.** Exemple de graphe de connaissances, [14]</figcaption></figure>

Or, lorsqu'on dispose d'un graphe de connaissance, il est possible de le parcourir automatiquement pour découvrir des associations indirectes, peu intuitives ou inattendues. On peut aussi faire apparaître, de manière automatique, des similarités entre des sous-graphes, des entités qui ont les mêmes propriétés que d'autres ou qui entretiennent les mêmes types de relations que d'autres, etc. Il devient alors possible d'automatiser la suggestion de nouvelles associations, de nouvelles relations, de nouvelles entités et par voie de conséquence, des idées originales, des métaphores inédites, des situations nouvelles, etc.

Dans d'autres domaines, il a été montré que ces approches permettaient de découvrir de nouveaux remèdes à des pathologies [15], des interactions non étudiées dans les publications scientifiques [16] pouvant mener à de nouvelles découvertes, Il est donc probable que ces approches puissent produire des outils utiles dans l'écriture dramaturgique. S'il y a relativement peu de résultats publiés avec ce type d'approche purement formelle [17] ou hybride [18]), ces derniers nous semblent plus prometteurs sur le long terme que les approches purement fondées sur les LLMs, présentées par exemple, dans [19].

## 8. CONCLUSION ET PERSPECTIVES

En somme, ce qui se dégage de ces réflexions, c'est que si les modèles de langage actuels possèdent une capacité remarquable à générer des textes d'apparence humaine et à reproduire des styles littéraires variés, leur potentiel créatif reste intrinsèquement limité par une approche de type probabiliste et une dépendance aux schémas préexistant. Leur aptitude à produire des œuvres stylistiquement cohérentes, mais souvent dépourvues d'une profondeur émotionnelle authentique soulève la question de leur rôle en tant qu'outils d'assistance plutôt que de véritables créateurs.

Pour notre part, les perspectives d'avenir résident dans la dissociation de la forme et du contenu, permettant d'exploiter la maîtrise stylistique des LLM tout en intégrant la singularité de l'expérience humaine. La synergie entre
l'extraction automatique de graphes de connaissances et l'intervention créative humaine paraît prometteuse pour enrichir le processus dramaturgique. Des recherches complémentaires devront porter sur l'amélioration de la compréhension sémantique et sur des mécanismes de contrôle permettant d'orienter la production vers des contenus à la fois originaux et émotionnellement puissants.

Ainsi, en combinant les forces de l'intelligence artificielle et la sensibilité humaine, il reste envisageable de fournir aux dramaturges des outils informatiques leur permettant d'augmenter leur capacité d'exploration des possibles, sans remettre aucunement en cause l'exclusivité de leur créativité.

## 9. REFERENCES

[1] Greffe, X. (2010). *Introduction : L'économie de la culture est-elle particulière? Revue d'économie politique*, Vol. 120(1), 1-34. https://doi.org/10.3917/redp.201.0001.

[2] Boden, M. A. (2016). *AI : Its nature and future*. World Scientific.

[3] Hughes, J., Price, S., Lynch, A., Schaeffer, R., Barrez, F., Koyejo, S., Sleight, H., Jones, E., Perez, E. & Sharma, M. (2024). *Best-of-N Jailbreaking*, doi: 10.48550/arXiv.2412.03556

[4] Ibrahim L, Akbulut C, Elasmar R, Rastogi C, Kahng M, Morris M R, McKee K R, Rieser V, Shanahan M, Weidinger L, Multi-turn Evaluation of Anthropomorphic Behaviours in Large Language Models*, arXiv: 2502.07077, 2025.

[5] Peter S, Riemer K, West JD. The benefits and dangers of anthropomorphic conversational agents. Proc Natl Acad Sci U S A. 2025 Jun 3;122(22):e2415898122. doi: 10.1073/pnas.2415898122. Epub 2025 May 16. PMID: 40378006.

[6] Colombatto C, Fleming S M, Folk psychological attributions of consciousness to large language models, Neuroscience of Consciousness, Volume 2024, Issue 1, 2024, niae013, https://doi.org/10.1093/nc/niae013

[7] Pusheng L, Lianwei W, Linyong W, Sensen G, Yang L. 2024. Step-by-Step : Controlling Arbitrary Style in Text with Large Language Models. In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 15285–15295, Torino, Italia. ELRA and ICCL.

[8] Weerasinghe J, Seepersaud O, Smothers G, Jose J, Greenstadt R. Be Sure to Use the Same Writing Style : Applying Authorship Verification on Large-Language-Model-Generated Texts. Applied Sciences. 2025; 15(5) :2467. https://doi.org/10.3390/app15052467

[9] Ferraris AF, Audrito D, Caro LD, Poncibò C. The architecture of language : Understanding the mechanics

behind LLMs. Cambridge Forum on AI : Law and Governance. 2025;1 :e11. doi :10.1017/cfl.2024.16

[10] Lakoff, G., & Johnson, M. (2003). *Metaphors we live by*. University of Chicago Press.

[11] Ducel F, Névéol A, Fort K. La recherche sur les biais dans les modèles de langue est biaisée : état de l'art en abyme. Revue TAL : traitement automatique des langues, 2024, 64 (3), pp.119-143. ⟨hal-04710191⟩

[12] Csikszentmihalyi, M. (1996). *Creativity : Flow and the psychology of discovery and invention*. Harper Perennial.

[13] Dini, L. & Jourlin, P. (2025), *Normalisation à base de règles : une stratégie efficiente pour l'extraction d'évènements fondée sur des LLMs*. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Extraction et Gestion des Connaissances, RNTI-E-41, p. 15-26.

[14] Fuzheado — Travail personnel, CC BY-SA 4.0, Wikipedia 8, consulté le 13 février 2025

[15] Swanson, D.R. (1986), *Fish oil, Raynaud's syndrome, and undiscovered public knowledge*, Perspectives in Biology and Medicine. Vol. 30, n°1, p. 7-18.

[16] Fernandez-Sabido, S., Jourlin, P. & Sanjuan, E. (2010), *Unsupervised mining of knowledge gaps in scientific literature*. Journées d'Analyse statistique des Données Textuelles, Rome, Italy.

[17] Xie Z, Cohn T, Lau J H. 2023. The Next Chapter : A Study of Large Language Models in Storytelling. In Proceedings of the 16th International Natural Language Generation Conference, pages 323–351, Prague, Czechia. Association for Computational Linguistics.

[18] Amalvy A. Traitement du langage naturel appliqué à la représentation de textes narratifs par réseaux de personnage. Thèse de doctorat Informationique, Avignon, 2024. http://www.theses.fr/2024AVIG0116/document

[19] Yang X, Tiddi I. Creative Storytelling with Language Models and Knowledge Graphs. Proceedings of the CIKM 2020 Workshops, Ireland, 2020.

<footnote n="8">8. https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=8311157</footnote>