# Rien de Nouveau chez Rimbaud

Simon Gabay

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Simon Gabay. Rien de Nouveau chez Rimbaud. Humanités numériques, 2025, 11, 10.4000/1498n.hal-05148060

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# Rien de Nouveau chez Rimbaud : sur l'attribution des *Illuminations*

*Nothing of Nouveau in Rimbaud: on the Attribution of the Illuminations*

Simon Gabay

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## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/4306

DOI : 10.4000/1498n

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Simon Gabay, « Rien de Nouveau chez Rimbaud : sur l'attribution des Illuminations », Humanités numériques [En ligne], 11 | 2025, mis en ligne le 15 juin 2025, consulté le 03 juillet 2025. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/4306 ; DOI : https://doi.org/10.4000/1498n

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# Rien de Nouveau chez Rimbaud : sur l’attribution des Illuminations

## Nothing of Nouveau in Rimbaud: on the Attribution of the Illuminations

Simon Gabay

### Résumés

Qui a écrit les *Illuminations* ? En 2014, leur paternité a été contestée par Eddie Breuil dans son essai *Du Nouveau chez Rimbaud* : le recueil ne serait pas l'œuvre d'Arthur Rimbaud, mais d'un autre poète maudit, Germain Nouveau. Si certains arguments de Breuil peuvent être séduisants, cette nouvelle attribution ne semble cependant pas confirmée par de premières investigations effectuées grâce aux plus récentes méthodes informatiques utilisées pour l'attribution d'auteur. Au moyen de machines à vecteurs de support, nous sommes non seulement en mesure d'avancer avec un degré de certitude raisonnable que les *Illuminations* seraient bien de Rimbaud, mais aussi d'explorer son style à un niveau infralexical en dépliant les résultats proposés par la machine.

Who wrote the *Illuminations*? In 2014, their authorship was contested by Eddie Breuil in his essay *Du Nouveau chez Rimbaud*: the collection would not be the work of Arthur Rimbaud, but of another *poète maudit*, Germain Nouveau. If certain arguments of Breuil may be attractive, this new attribution does not however seem to be confirmed by initial investigations carried out using the most recent computational methods used for authorship attribution. Thanks to support vector machines, we are not only able to say with a reasonable degree of certainty that the *Illuminations* were indeed written by Rimbaud, but also to explore his style at an infralexical level by unfolding the results proposed by the machine.

### Entrées d’index

MOTS-CLÉS : stylométrie, attribution d'auteur, stylistique, analyse textuelle, littérature

KEYWORDS: stylometry, authorship attribution, stylistics, textual analysis, literature
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Dans un essai aussi intelligent que provocateur, Eddie Breuil (2014, 164) a tenté de démontrer que « Rimbaud n'est pas l'auteur mais le scribe, scribe de l'autre écrivain présent durant ces copies [des *Illuminations*] : Nouveau ». La thèse reçoit un accueil volontiers dubitatif (Richter 2015), parfois positif (Gary 2014), mais aussi franchement négatif (Seddiki 2018), quand elle n'est pas, tout bonnement, passée sous silence ¹. Avec désormais quelques années de recul et à l'aune de ces réactions contrastées, il convient de faire un premier bilan. Que devons-nous penser de cette réattribution des *Illuminations* ? Selon nous, comme nous allons tenter de le démontrer ici, une telle réattribution auctoriale est erronée. Mais qu'opposer à cette dernière quand on peut difficilement contester la rigueur de l'analyse qui la fonde ? Le cas est complexe, car il est difficile de tenter une réponse sans prendre le risque de s'enfermer dans un débat laborieux, fait d'arguments et de contre-arguments infinis sur une longue série de points de détails, duquel aucune résolution claire du problème initial ne sortira.

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Plutôt que de répondre point par point à Breuil sur chacun des indices qu'il pense avoir rassemblés, nous nous proposons de déplacer la discussion en mobilisant une méthodologie autre que la sienne. L'apparition de méthodes computationnelles permet en effet de relire à nouveaux frais des dossiers anciens grâce à des techniques dont la fiabilité n'est plus à démontrer. Nous pensons ici bien évidemment à la stylométrie, discipline ancienne ² ayant connu un surcroît d'intérêt ces dernières décennies, et dont l'objet principal est l'attribution d'auteur (Cafiero et Camps 2022) : c'est donc à celle-ci que nous nous proposons d'avoir recours ici.

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L'idée est simple : il s'agit de changer le régime de la preuve, en abandonnant la collecte manuelle d'indices dont la force réside dans leur mise en faisceau comme dans la rhétorique argumentative qui les ordonne. Désormais, l'analyse assistée par ordinateur permet en effet une approche systématique, qui s'appuie sur des paramètres rarement utilisés du fait de leur nature volontiers infralexicale et de leur fréquence d'apparition élevée. En d'autres termes, si la production de la connaissance reste l'apanage du chercheur, la production de l'analyse est confiée à la machine, qui s'occupe de faire les relevés et les comparaisons au sein du corpus au moyen des avancées récentes de la statistique.

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Les résultats d'une telle automatisation ne se limitent cependant pas à la simple attribution de textes, et cette démarche ne reste que l'une des multiples applications possibles de la stylométrie. Le nom de cette dernière nous rappelle que c'est ici le style qui nous intéresse, appréhendé d'une manière différente que par la stylistique traditionnelle, c'est-à-dire avec une définition proche de celle de l'idiolecte (Gabay 2021). Le mouvement naturellement comparatiste de la stylométrie, qui confronte un texte dont l'attribution est litigieuse à une multitude de textes dont nous sommes certains de l'auteur, fait ressortir des signaux auctoriaux que l'on peut comparer pour évaluer de possibles proximités stylistiques. Ces signaux se fondant sur des récurrences de faits linguistiques, il est aussi possible d'identifier des traits spécifiques à un auteur, et à partir d'eux de changer d'échelle pour redescendre au niveau du texte, que l'on peut relire avec un œil nouveau.
## Rappel des faits

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Arthur Rimbaud, né en 1854, et Germain Nouveau, né en 1851, sont presque du même âge : ils se sont rencontrés en 1873 à Paris et sympathisent assez pour partir ensemble à Londres l'année d'après, soit approximativement au moment de la rédaction des *Illuminations* (dont la datation exacte reste toujours incertaine, voir, par exemple, Chadwick [1958]). À son retour d'Angleterre, nous savons que Rimbaud va à Stuttgart en février 1875 retrouver Verlaine, récemment sorti de prison après le « drame de Bruxelles », et remet à son ancien amant un manuscrit qui serait celui des *Illuminations*, demandant qu'il le transmette à Germain Nouveau. Cela pourrait être chose faite, si l'on en croit une lettre du premier mai 1875 à Ernest Delahaye, dans laquelle Verlaine dit avoir envoyé un colis (dont le contenu n'est pas précisé) à l'auteur des *Valentines*³. Si un manuscrit a pu être envoyé, ce n'est cependant pas l'original de Rimbaud, prété par Verlaine à Charles de Sivry, qui ne le rendra à son propriétaire qu'en 1885, permettant enfin une publication en 1886, alors que Rimbaud court l'aventure en Afrique.

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La théorie de Breuil ⁴, dont nous avons résumé la sève en introduction, est simple : l'auteur des *Illuminations* serait Germain Nouveau, dont Rimbaud ne serait que le copiste ⁵. Pour emporter l'adhésion de son lecteur, il se lance dans une passionnante enquête historico-littéraire, mobilisant des faits biographiques (Rimbaud, souvent à court d'argent, faisait volontiers le copiste pour gagner sa vie), philologiques (le manuscrit, qui est bien de la main de Rimbaud, contiendrait des fautes de copie) et littéraires (par exemple, l'association de l'été au malheur, typique de la poésie de Nouveau, et non au bonheur comme chez Rimbaud).

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Invalider nettement une si séduisante démonstration s'avère éminemment problématique pour plusieurs raisons, notamment trois. Premièrement, les qualités littéraires de Germain Nouveau, qui ne sont nullement à démontrer, ne permettent pas d'exclure *a priori* qu'il soit l'auteur de ces poèmes : il ne s'agit pas là d'attribuer les *Illuminations* à un illustre inconnu. Deuxièmement, quoique contestables, les remarques de Breuil font sens : par exemple *baou* est effectivement un mot occitan qui appartient plus probablement au lexique du varois Nouveau qu'à celui de l'ardennais Rimbaud. Troisièmement, l'association régulière entre les deux poètes par des lecteurs aussi aguerris qu'Aragon et Breton sous-entend une certaine proximité poétique entre nos deux poètes maudits ⁶. On pourrait néanmoins rétorquer que proximité n'est pas identité, que Rimbaud a très bien pu emprunter un mot entendu dans la bouche d'un ami qu'il côtoie régulièrement, et que le talent de Nouveau ne prouve en rien qu'il puisse être l'auteur des poèmes qui nous intéressent. L'enlisement guette...

## Changer de méthode

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Nous sommes donc là « parole contre parole », chaque camp ayant des arguments aussi légitimes et recevables que celui d'en face. Sans doute Breuil nous indique-t-il lui-même une possible voie de sortie en mentionnant par la bande quelques relevés lexicaux dont il fait une interprétation littéraire : le syntagme « de rêve » ne se trouverait ainsi jamais sous la plume de Rimbaud, mais abondamment dans les textes de Nouveau. Ce
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cas n'est pas sans en rappeler un autre encore plus célèbre : celui des *Federalist Papers* (Hamilton, Madison et Jay 1788), un recueil d'essais d'une très grande importance pour le droit américain⁷.

Aucun de ces textes publiés entre 1787 et 1788 par John Jay, James Madison et Alexander Hamilton n'est signé, et c'est sur la base d'une même intuition statistique que celle de Breuil qu'a débuté l'une des plus passionnantes enquêtes stylométriques. Douglass Adair a ainsi remarqué au milieu du XXᵉ siècle que Hamilton utilise *while* là où Madison préfère nettement son synonyme *whilst* (Adair 1944 ; 1951), une intuition confirmée par une informatique encore naissante avec les travaux de Frederick Mossteller et David L. Wallace (1984), qui mettent à jour des « marqueurs » (*markers*) stylométriques propres à chacun des auteurs. La recherche a depuis avancé et l'existence d'un *stylome* (Halteren *et al.* 2005), sorte de « génome stylistique » spécifique à chaque personne, semble s'imposer comme une hypothèse de travail plus que sérieuse : nous serions capables, au prix de quelques précautions sur lesquelles nous allons revenir, de reconnaître quantitativement un signal auctorial dans un texte, et donc d'en connaître l'auteur.

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Une lettre, un roman, un article, une charte ou, bien évidemment, un poème ne sont qu'une suite de caractères et de mots qu'il est possible de compter pour, en comparant statistiquement les fréquences obtenues, confirmer l'attribution à un auteur d'un texte dont la paternité est inconue ou douteuse. Plusieurs méthodes existent pour cela. La première est dite « non supervisée » : elle consiste à rassembler un corpus avec des textes de différents auteurs dont l'attribution est certaine et un texte posant problème, puis à tous les présenter en bloc à la machine pour qu'elle les regroupe sur la base de ressemblances statistiques. Ainsi, on verra avec les textes de quel auteur le texte problématique se retrouve associé pour en déduire la paternité (voir, par exemple, Eder 2015). C'est là la méthode la plus répandue, qui laisse, depuis peu, la place à une nouvelle approche dite, elle, « supervisée » (Diederich *et al.* 2003 ; Fung 2003). Cette dernière consiste à entraîner la machine à reconnaître l'auteur de textes dont la paternité ne fait pas débat, puis à lui présenter le texte litigieux pour que, sur la base de cette connaissance préalablement acquise, l'algorithme indique de quel auteur le texte problématique est statistiquement le plus proche.

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Ces approches stylométriques font l'objet d'une abondante littérature, documentant les expériences faites par de nombreux chercheurs (voir, par exemple, Evert *et al.* 2017) et confirmant amplement la fiabilité des résultats obtenus. Les travaux de Florian Cafiero et Jean-Baptiste Camps sur les pièces de Molière, erronément attribuées à Corneille par certains depuis les écrits de Pierre Louÿs, font désormais date (Cafiero et Camps 2019), tout comme les recherches de Patrick Juola (2013), qui a identifié la célèbre plume de l'autrice de Harry Potter sous le pseudonyme de Robert Galbraith. Des cas plus complexes ont récemment contribué à l'incessante sophistication de la méthode, comme les tentatives de répartir les responsabilités entre les auteurs dans le cas de textes écrits à plusieurs mains, que ce soit avec *Henri VIII*, co-écrit par Shakespeare et Fletcher (Plecháč 2021), *Psychée*, produit d'une collaboration entre Molière et Corneille (Cafiero et Camps 2021), ou encore *Laissez bronzer les cadavres*, un roman cosigné par Jean-Patrick Manchette et Jean-Pierre Bastid (Dolto et Gabay 2024). Pourquoi donc ne pas tenter d'appliquer la même méthode pour les *Illuminations* et ainsi confirmer (ou non) que Rimbaud en est bien l'autre ?
Analyse stylométrique

Nous nous proposons de retenir pour cette étude la méthode dite « su-
pervisée », que nous avons préalablement décrite, en utilisant l'outil
SuperStyl (Camps 2024). Il a recours à l'apprentissage machine, et plus
précisément à des machines à vecteurs de support (*support vector machine*,
SVM). Ces « machines » sont un type de classifieur linéaire qui tente de
déterminer statistiquement une frontière de séparation (un « hyperplan »)
entre deux groupes (ou « classes ») – lesdits groupes étant, par exemple,
constitués de textes écrits par deux auteurs différents. Ces classes sont
représentées par des points dans un espace à grande dimension, à travers
lequel l'hyperplan doit être positionné de manière à se trouver le plus loin
possible des échantillons extrémaux les plus proches de lui (les « vecteurs
de support », qui donnent leur nom à la méthode, figure 1). Le positionne-
ment des points qui sont à la base de l'analyse est obtenu à partir des fré-
quences de propriétés (*features*) dans les textes, qui peuvent être des mots,
des mots-outils, ou encore des *n*-grammes de caractères (soit des suites
continues de caractères).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Positionnement optimal de l'hyperplan (trait noir continu) en fonction de la marge maximale (flèche grise) entre les vecteurs de support (points cerclés de noirs) de l'auteur A (rouge) et de l'auteur B (bleu)</figcaption></figure>

Figure produite par l'auteur
## Description des données

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D'un point de vue pratique, il faut d'abord rassembler un corpus d'entraînement avec des textes des deux auteurs putatifs, Rimbaud et Nouveau donc, et compléter avec d'autres poètes afin d'ajouter de la diversité – n'avoir que deux auteurs reviendrait, alors qu'il faut décider qui a écrit les *Illuminations*, à avoir une chance sur deux de nous tromper. Nous avons pris quatre autres poètes célèbres, actifs à la même époque (troisième tiers du xIXe siècle) et au même endroit (Paris) – les époques et les lieux sont possiblement marqués statistiquement, et, par exemple, comparer des auteurs d'époques différentes, c'est risquer de reconnaître les particularités langagières de leur temps bien plus que leurs idiosyncrasies. Il s'agit d'auteurs poétiquement proches de Rimbaud pour une part, à savoir Paul Verlaine (1844-1896) et Charles Cros (1842-1888), mais aussi d'auteurs un peu plus lointains d'autre part, François Coppée (1842-1908) et Léon Dierx (1838-1912 ⁸). Les poèmes datent pour la plupart des années 1870-1880 et sont tirés des recueils suivants ⁹ :

* Arthur Rimbaud : les *Premiers vers* (vers 1870-1871) tels qu'ils sont publiés par P. Berrichon en 1912, une partie des poèmes de jeunesse rejetés en appendice par Berrichon mais retenus dans l'édition des *Poésies* de 1895, et enfin les *Vers nouveaux*

* Germain Nouveau : les *Valentines et autres vers* (édition de 1922, mais dont les épreuves datent des années 1880) et la première partie des *Poésies d'Humilis et vers inédits* (1924), soit uniquement les *Poésies d'Humilis* (probablement écrits avant 1880)

* Paul Verlaine : les *Poèmes saturniens* (1866), les *Fêtes galantes* (édition de 1891, datent de 1869), *La Bonne Chanson* (édition de 1891, date de 1870), et les *Romances sans paroles* (édition de 1891, datent de 1874)

* François Coppée : les *Poèmes divers* (édition de 1885, datent de 1869) et les *Poèmes modernes* (édition de 1885, datent de 1869)

* Léon Dierx : les *Poèmes et poésies* (1861)

* Charles Cros : Le *Coffret de Santal* (1879)

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Le lecteur aura noté que nous n'avons pas retenu *Une saison en enfer*, ce qui réduit considérablement la taille du corpus rimbaldien, et donc par ricochet celui de tous les autres auteurs si nous voulons conserver un corpus correctement équilibré – d'autant plus qu'une partie des poèmes doit être réservée pour d'autres phases de l'expérience (cf. *infra*). La décision d'avoir recours à un plus petit corpus, complexifiant considérablement la tâche de la machine lors de l'apprentissage (qui voit moins d'exemples), a été prise pour une raison simple : Dierx, Verlaine, Cros, Coppée et Nouveau n'ayant écrit (presque) que des vers ¹⁰, ajouter un texte en prose comme *Une saison en enfer* donnerait un avantage à Rimbaud lors de l'attribution des *Illuminations*, qui ne sont pas versifiées. Comme l'époque ou le genre littéraire, la prose et le vers ont en effet des signaux stylométriques propres, et si tous les auteurs n'ont pas une proportion équivalente de textes d'une même forme, l'expérience est biaisée.

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Afin de pallier ce problème de taille du corpus, nous avons décidé de travailler sur trois déclinaisons de celui-ci : une première (le corpus non équilibré) produite au fil de l'eau lors de nos recherches et sans équilibre aucun, une seconde (le corpus équilibré) avec des sous-corpus par auteur de taille équivalente (env. 15 000 *tokens*), et une troisième (le corpus maximal) en doublant le volume de données pour quelques auteurs (Nouveau,
Verlaine, Coppée et Dierx). Il est en effet difficile de savoir à l'avance quel type de corpus est le meilleur, un corpus plus grand multipliant les chances de reconnaître des textes du même auteur, mais risquant potentiellement d'attribuer à ce même auteur des poèmes qui ne sont pas de lui.

À côté de ce premier corpus d'entraînement, il convient d'en créer un second de test pour une raison simple : l'utilisation d'une SVM nécessite de contrôler son efficacité, ce qui ne peut être fait par un seul test sur les données d'apprentissage – cela reviendrait à un unique contrôle effectué seulement sur un extrait des œuvres au programme, créant le risque d'obtenir un résultat artificiellement ou accidentellement bon. Il existe deux méthodes différentes pour corriger ce problème, que nous nous proposons de mobiliser afin de garantir la qualité de nos résultats.

La première est celle de la validation croisée (cross-validation, figure 2) : chacun des sous-corpus va être découpé en *k* échantillons de longueur similaire, de manière à entraîner itérativement l'algorithme sur tous les échantillons moins un (cases vertes), ce dernier échantillon (cases bleues) permettant à chaque itération d'évaluer le résultat obtenu avec les *k* – 1 autres – on procède ainsi à un entraînement et une évaluation sur la totalité du corpus, ce qui minimise le risque d'erreur et maximise l'utilisation des données. On parle de « jeu d'entraînement » (*train set*, cases vertes) pour les données utilisées pour entraîner la machine et de « jeu d'évaluation » (*evaluation set*, cases bleues) pour évaluer le résultat, qui proviennent tous les deux du même corpus d'entraînement.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Processus d'entraînement avec validation croisée (k = 10) et test final. Les données d'entraînement sont en vert, celles d'évaluation en bleu, et celles de test en rouge</figcaption></figure>

Figure produite par l'auteur

La seconde technique permettant d'assurer la qualité des résultats de l'expérience s'ajoute à l'évaluation croisée : il s'agit de la phase de test, qui requiert un second corpus. Celui-ci est composé de textes absents du premier corpus, qui permet de faire un test (on parle ainsi de « jeu de test », *test set*) sur des données qui n'ont été vues ni pendant l'entraînement, ni pendant la validation (case rouge) – l'algorithme passe cette fois un examen sur des textes « hors programme », ce qui permet de contrôler sa capacité à généraliser sur des cas inconnus. Nous avons donc réuni un second corpus, avec les mêmes auteurs, mais contenant d'autres textes que ceux présentés précédemment, et dont la date serait proche de celles des *Illuminations*.

* Arthur Rimbaud : *Les Stupra* (1871), *Les Déserts de l'amour* (1871), une partie des poèmes classés dans l'appendice de l'édition de P. Berrichon (« Ce qui retient Nina »/« Les Réparties de Nina », « À la

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musique », « Comédie en trois baisers », « Roman », « Rêvé pour l'hiver », « Rages de César », « La Maline », « Mes petites amoureuses », « L'Homme juste »)

* Germain Nouveau : extraits des *Vers inédits*, publiés dans les *Poésies d'Humilis et vers inédits* (1924), datant des années 1870

* Paul Verlaine : extrait d'Amour (édition de 1905, date de 1888)

* François Coppée : extrait du *Cahier rouge* (édition de 1892, date de 1874)

* Léon Dierx : *Les Paroles du vaincu* (édition de 1896, date 1871) et un extrait des *Amants* (1874)

* Charles Cros : extrait du *Collier de griffes* (publié en 1908, date probablement des années 1880) et *La Vision du grand canal royal des deux mers* (publié en 1888)

La sélection d'extraits s'explique par l'importance d'avoir des échantillons de taille comparable (env. 4 000 mots) – plus le corpus de test est grand, plus le risque d'erreur augmente, et un corpus non équilibré rend les résultats pour chaque auteur difficilement comparables.

## Paramétrage

L'entraînement n'est pas une tâche triviale : la fiabilité de la stylométrie ne réside pas dans l'application d'une recette magique mais dans l'exécution d'un protocole exploratoire rigoureux permettant de définir la configuration optimale pour une étude de cas précise. De nombreuses techniques de statistique peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité des machines à vecteurs de support et il n'est pas possible de savoir au préalable lesquelles devront être mobilisées, chaque expérience stylométrique étant différente des autres. Les données sont en effet biaisées, et ce toujours d'une manière différente : les mêmes mots ne se trouvent pas dans tous les échantillons, une minorité revient très fréquemment et une écrasante majorité n'apparaît que rarement... La nature des données elle-même n'est d'ailleurs pas claire : devons-nous étudier les phrases ? les mots ? les parties du discours ? Autre chose ?

Concernant le dernier point, la littérature scientifique tend à démontrer la supériorité du trigramme de caractères (une suite continue de trois caractères) par rapport au simple *token* (compris ici comme une approximation informatique de la notion de mot, le mot *pomme de terre* étant possiblement composé de trois *tokens* : *pomme*, *de* et *terre*). Le mot *mangeait* est donc découpé en _ma, man, ang, nge, gea, eai, ait, it_ (où _ représente une espace), une granularité d'analyse inférieure au *token* permettant de capturer de l'information supplémentaire (*man* comme racine de *manger*, *ait* comme morphème de l'imparfait ou *it_ comme morphème de la P3), notamment avec les affixes (Sapkota et al. 2015).

Plutôt que de prendre les différents textes comme des blocs, il est utile de les découper en échantillons de même longueur. Déterminer la longueur optimale est cependant complexe : si une grande taille garantit la fiabilité des résultats, une petite taille permet d'obtenir une analyse plus précise et d'identifier des passages problématiques qui resteraient sinon invisibles. L'idéal est donc d'évaluer empiriquement les performances en répétant à de nombreuses reprises l'expérience et, à partir des résultats de la validation croisée et du test final, de déterminer le nombre de *tokens* que doit idéalement contenir un échantillon.
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Plusieurs techniques de statistique permettent de corriger la nature biaisée des données. La principale est, plutôt que d'utiliser des fréquences brutes ou même des pourcentages, d'avoir recours à la cote Z (z-score), qui exprime les fréquences par leur rapport à la moyenne, et d'ajouter une normalisation euclidienne des vecteurs de manière que la somme des carrés soit égale à 1 (L2 normalisation). C'est là une procédure standard (Evert et al. 2017).

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Il est aussi possible de pratiquer le suréchantillonnage (*oversampling*, théoriquement recommandé si le nombre de données est plutôt faible) ou de sous-échantillonnage (*undersampling*, théoriquement recommandé si le volume de données est plutôt important). En effet, lorsque la machine va évaluer son résultat, ce dernier peut être trompeur s'il s'appuie uniquement sur un résultat brut qui va mathématiquement survaloriser les trigrammes les plus fréquents, alors que des trigrammes plus rares peuvent jouer un rôle important : il faut donc statistiquement surreprésenter ces derniers pour qu'ils soient pris en compte. En ce qui concerne le sous-échantillonnage, cela revient en pratique à filtrer les données pour réduire le nombre d'observations des classes (ici les trigrammes) majoritaires.

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Cumulativement à ce dernier procédé, il est aussi possible d'augmenter l'importance relative des trigrammes les moins fréquents en modifiant le poids des classes (toujours les trigrammes). Cela revient à influencer l'entraînement du modèle en pénalisant (on parle donc de « modèle pénalisé », *penalised model*) plus fortement une erreur de classification d'une classe minoritaire, dont le poids se trouve ainsi augmenté, et plus faiblement une erreur de classification d'une classe majoritaire, dont le poids se trouve diminué.

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Dans certains cas, il peut être utile de ne pas travailler directement sur les trigrammes, mais sur une version synthétique de ceux-ci avec une analyse en composantes principales (ACP). Si nous avons précédemment parlé d'« espace à grande dimension » pour décrire nos données, c'est parce qu'il y a autant de dimensions que de trigrammes (potentiellement des milliers). L'analyse d'un tel espace est particulièrement complexe et, pour simplifier le travail, il est possible de réduire le nombre de dimensions en ne conservant que des « composantes principales », à savoir des axes qui permettent d'expliquer la variabilité – pour simplifier, seulement certains trigrammes considérés comme statistiquement significatifs. Tous ces axes n'ont cependant pas la même importance : certains perdent moins d'informations que d'autres lors du processus de réduction et proposent un résumé plus fiable de l'ensemble des données que d'autres axes.

## Entraînement

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Si une partie de la configuration d'entraînement est constante (Cote Z et normalisation L2), plusieurs paramètres sont testés : différents types d'échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage, liens de Tomek...), modèle pénalisé ou non, réduction par ACP, validation croisée ($k = 10$) ou validation croisée par groupe, différents types ou combinaisons de features (trigrammes, mots-outils, affixes, affixes + mots-outils), avec des échantillons de mots de différentes longueurs (entre 500 et 2 500 tokens avec un pas de 250), le tout sur chacune des trois versions de notre corpus... Il ressort de cette évaluation empirique que de bons résultats (notamment pour Rimbaud et Nouveau) sont obtenus avec l'utilisation d'échantillons de 2 250 tokens, d'une cote Z, d'une normalisation L2, d'un modèle pénalisé et d'un sous-échantillonnage sur le corpus équilibré :
<table><caption>Tableau 1. Résultat du modèle avec validation croisée</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F-mesure</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coppée</td><td>0.75</td><td>0.5</td><td>0.6</td><td>6</td></tr><tr><td>Cros</td><td>0.86</td><td>1.00</td><td>0.92</td><td>6</td></tr><tr><td>Dierx</td><td>0.86</td><td>1.00</td><td>0.92</td><td>6</td></tr><tr><td>Nouveau</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>6</td></tr><tr><td>Rimbaud</td><td>0.83</td><td>1.00</td><td>0.91</td><td>5</td></tr><tr><td>Verlaine</td><td>1.00</td><td>0.80</td><td>0.89</td><td>5</td></tr><tr><td>Précision</td><td></td><td></td><td>0.88</td><td>34</td></tr><tr><td>Moyenne macro</td><td>0.88</td><td>0.88</td><td>0.87</td><td>34</td></tr><tr><td>Moyenne micro</td><td>0.88</td><td>0.88</td><td>0.87</td><td>34</td></tr></tbody></table>

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Dans le tableau 1 ci-dessus :

* La précision est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés. Elle permet d'évaluer le nombre de faux positifs, soit des items déclarés positifs mais qui sont en fait négatifs – un échantillon de mots est considéré comme étant d'un auteur A, mais est d'un auteur B.

* Le rappel est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Il permet d'évaluer le nombre de faux négatifs, soit des items déclarés comme négatifs, mais qui sont en fait positifs – un échantillon de mots est considéré comme n'étant pas d'un auteur A, mais est bien de cet auteur.

* La F-mesure combine les deux précédentes mesures en proposant leur moyenne harmonique. C'est donc le premier résultat à regarder.

* Le support est le nombre d'échantillons de mots utilisés lors de l'expérience.

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La bonne tenue des résultats lors de l'entraînement est confirmée avec le jeu de test¹¹ (tableau 2).

<table><caption>Tableau 2. Résultat du modèle sur des données de test</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F-mesure</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coppée</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>2</td></tr><tr><td>Cros</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1</td></tr><tr><td>Dierx</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>2</td></tr><tr><td>Nouveau</td><td>0.67</td><td>1.00</td><td>0.80</td><td>2</td></tr><tr><td>Rimbaud</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1</td></tr><tr><td>Verlaine</td><td>1.00</td><td>0.5</td><td>0.67</td><td>2</td></tr><tr><td>Précision</td><td></td><td></td><td>0.9</td><td>10</td></tr><tr><td>Moyenne macro</td><td>0.94</td><td>0.92</td><td>0.91</td><td>10</td></tr><tr><td>Moyenne micro</td><td>0.93</td><td>0.9</td><td>0.89</td><td>10</td></tr></tbody></table>
On note évidemment d'inévitables erreurs, mais le tout reste de bonne qualité, notamment pour Rimbaud et Nouveau (au moins 80 % pour la F-mesure). L'observation d'une matrice de confusion (figure 3) confirme surtout l'absence d'erreur d'attribution entre Rimbaud et Nouveau : une telle erreur sur des données qui ne posent pas problème ôterait toute fiabilité à nos résultats sur les *Illuminations*. C'est Coppée, souvent pris pour un autre, qui concentre l'essentiel des problèmes.

<table><caption>Figure 3. Matrice de confusion des prédicitions sur les échantillons lors de l'entraînement</caption><thead><tr><th></th><th>pred:COP</th><th>pred:NOUV</th><th>pred:DIERX</th><th>pred:RIM</th><th>pred:CROS</th><th>pred:VER</th></tr></thead><tbody><tr><th>true:COP</th><td>3</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>true:NOUV</th><td>0</td><td>6</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>true:DIERX</th><td>0</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>true:RIM</th><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>true:CROS</th><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><th>true:VER</th><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>4</td></tr></tbody></table>

En vert les prédicitions correctes, en orange les erreurs de prédiction

Figure produite par l'auteur

Coppée est donc pris pour Dierx, Rimbaud et Cros, tandis que Verlaine est pris une fois pour Coppée. On peut expliquer ces confusions par l'influence que Coppée a pu avoir sur son époque. Pour certains, c'est une source d'inspiration, comme l'autre parnassien Dierx ou le premier Verlaine – l'échantillon posant problème est ainsi tiré des *Poèmes saturniens*, dont une section est dédiée à Coppée. Pour d'autres, c'est une source d'inspiration parodique ou, plus précisément, de pastiche, comme pour le cercle des poètes zutiques, dont font partie Cros et Rimbaud (Sangsue 2010).

## Attribution

Plutôt que de donner un score pour la totalité des *Illuminations* comme nous l'avons fait précédemment lors de l'entraînement, nous proposons d'opérer une analyse « roulante » (rolling analysis, figure 4). Pour ce faire, on fabrique 595 échantillons de 2 250 tokens qui se « chevauchent », en découpant le texte en morceaux tous les 10 tokens. Nous obtenons ainsi un échantillon pour les tokens de 0 à 2 250, un autre pour les tokens de 10 à 2 260, encore un autre pour les tokens de 20 à 2 270, etc. Cette méthode permet une analyse particulièrement serrée du texte et de repérer de possibles changements d'auteur au sein d'une œuvre.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4. Analyse roulante sur les Illuminations</figcaption></figure>

Figure produite par l'auteur

Le résultat semble clair (figure 4) : à aucun moment le signal auctorial de Rimbaud (en rouge) ne croise celui de Nouveau (vert clair), dont le signal reste parmi les plus faibles ¹². La méthode stylométrique invaliderait donc l'attribution des *Illuminations* à Nouveau et suggère fortement que l'auteur n'en est pas ce dernier mais bien plus probablement Rimbaud ¹³.

## Étude stylistique des unités infralexicales

Nos résultats sont fondés sur des trigrammes : certains sont plus fréquents, d'autres moins, et c'est sur ces différences de fréquence que s'appuie la machine pour différencier les auteurs. Comme l'analyse computationnelle est un peu sèche dans ses résultats, il peut être utile d'adopter une approche multiscalaire et de « redescendre » du niveau statistique à un niveau textuel pour observer quelles variables définissent l'idiolecte rimbaldien (tableau 3).

<table><caption>Tableau 3. Fréquence de quelques marqueurs rimbaldiens dans le corpus équilibré</caption><thead><tr><th></th><th>&lt;pua&gt;</th><th>&lt;yab&gt;</th><th>&lt;ion&gt;</th><th>&lt;bav&gt;</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coppée</td><td>0</td><td>1</td><td>30</td><td>0</td></tr><tr><td>Cros</td><td>0</td><td>0</td><td>25</td><td>0</td></tr><tr><td>Dierx</td><td>0</td><td>0</td><td>24</td><td>0</td></tr><tr><td>Nouveau</td><td>0</td><td>0</td><td>23</td><td>1</td></tr><tr><td>Rimbaud</td><td>7</td><td>6</td><td>63</td><td>11</td></tr><tr><td>Verlaine</td><td>0</td><td>0</td><td>51</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Avant toute analyse, prévenons d'emblée une remarque possible à la lecture de ce tableau car on aura beau jeu de pointer l'extrême rareté de certains trigrammes. Cette rareté nous force à prendre les résultats avec précaution mais elle n'invalide pas l'expérience : à aucun moment, un texte ne peut être attribué à un auteur plutôt qu'un autre uniquement parce que l'on y trouve trois lettres comme « yab » dans un vers. Si les trigrammes présentés sont ceux qui sont attribués de préférence au groupe rimbaldien, ce n'est pas uniquement sur eux que s'appuie la machine pour classer les textes ; elle s'appuie aussi sur une savante combinaison de la fréquence de tous les trigrammes.
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Ajoutons aussi que ces fréquences se retrouvent confirmées sur des ensembles plus grands que notre simple corpus équilibré, comme le montrent des comptages effectués dans la totalité des *Poésies d'Humilis* et des *Valentines* de Nouveau (40 000 *tokens* contre 15 000 dans notre corpus rimbaldien de travail) : il est peu probable que les marqueurs stylométriques identifiés soient liés au hasard de l'échantillonnage (tableau 4).

<table><caption>Tableau 4. Fréquence de marqueurs rimbaldiens dans les *Poésies d'Humilis* et les *Valentines* de Nouveau</caption><thead><tr><th></th><th>&lt;pua&gt;</th><th>&lt;yab&gt;</th><th>&lt;ion&gt;</th><th>&lt;bav&gt;</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nouveau</td><td>0</td><td>1</td><td>71</td><td>1</td></tr></tbody></table>

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La question est évidemment de savoir s'il est véritablement possible de faire sens de ces marqueurs stylométriques. Pour les moins fréquents (fréquence de 2 ou 3), il peut paraître hasardeux d'en tirer des conclusions, mais les autres peuvent faire sens. Ainsi <pua> renvoie évidemment à *puer* avec *puanteur*, *puant*, *puamment*, *empuantir*, et <bav> renvoie à *bave* et ses dérivés *bavure*, *baver* ou le plus lointain *bavardage*. Dans ces deux cas, les trigrammes revêtent une dimension lexicale évidente, mais d'un intérêt littéraire faible.

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D'autres dimensions peuvent cependant apparaître, comme une dimension phonique avec le cas de <yab>, que l'on retrouve dans les adjectifs *pitoyable*, *effroyable*, *incroyable* ou l'adverbe *effroyablement*. S'ils partagent un même suffixe -able, celui-ci est étendu à sa gauche par <y>, avec qui il forme un groupe phonique dénué de valeur sémantique. Le cas est encore plus flagrant avec <ion>, qui renvoie au morphème verbal de la P4 à l'imparfait (*sentions*, *voulions...*) ou au conditionnel (*crèverions*, *dirions...*), des emprunts à l'italien (*million*) ou surtout à des substantifs provenant de la troisième déclinaison latine (*action*<*actio*, *contemplation*<*contemplatio...*). En regardant *Une saison en enfer*, on remarque une accentuation de ce trait avec 57 occurrences du trigramme <ion> pour seulement 8 000 *tokens*, le chiffre montant à 90 occurrences pour 8 000 *tokens* dans les *Illuminations* (soit un peu plus de 1 %), témoignant du recours privilégié par Rimbaud à ce groupe phonique, dont la présence va croissant dans son œuvre ¹⁴.

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Il est toutefois important de noter que la stylistique n'a pas pour unique objectif le repérage de singularités : elle tente d'en faire sens (Philippe 2005). Sans rendement interprétatif, ces singularités langagières relèvent de l'idiolecte, or ce souci herméneutique trouve une limite avec l'analyse stylométrique, marquée dans notre cas par la phonie, pour deux raisons. D'une part, la linguistique saussurienne a posé comme fondement l'arbitraire du signe et donc, sauf exception, du son. D'autre part, les outils de la rhétorique classique (allitération, assonance...) ne font sens qu'à une échelle restreinte, allant de la phrase à quelques pages maximum, et sont herméneutiquement inopérants à une échelle plus large, comme celle de l'œuvre, en dépit de la pertinence évidente d'une telle échelle d'analyse.

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Ce que le traitement informatique des langues appelle des « sous-mots » (Sennrich, Haddow et Birch 2016), notamment leur dimension phonique, est pour grande partie un impensé de la recherche sur les textes. La linguistique computationnelle propose majoritairement une approche fondée sur la lexie, qui constitue le socle de toute analyse de la langue : elle « procède essentiellement de comptages (purement quantitatifs) sur des mots » (Pincemin 2020). Le passage de la lexicométrie à la textométrie (ou logométrie) s'est fait « par le haut » : l'essentiel de l'annotation linguistique concerne en effet le lemme, la partie du discours, la fonction dans la
phrase... et l'analyse porte donc beaucoup sur le lexique, la syntaxe ou un mélange des deux (par exemple, les motifs). La stylistique, elle, a suivi un mouvement similaire, en dépassant la simple analyse du lexique et de la rhétorique pour se tourner vers la syntaxe et la grammaire (Philippe 2002) avec des concepts novateurs comme celui de patron stylistique (Philippe et Piat 2009). Aussi pertinentes soient ces approches, elles prennent toujours le mot comme une unité de base irréductible, et son contexte comme cadre d'analyse, ce qui ne nous est d'aucune aide.

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Depuis quelques années, les spécialistes de la chanson, comme Markus Stock, cherchent à « ouvrir un chemin vers le son de la langue » en intégrant « les imaginations et la modélisation du son dans l'analyse de manière méthodiquement contrôlée » (Stock 2016). La condition à cette intégration passe par un « modèle de description à trois niveaux, qui distingue entre la couche de sens (Bedeutungsschicht), la couche sonore linguistique (sprachlicher Klangschicht) et la couche sonore mélodique (melodischer Klangschicht) » (Haug 2004, 117). Dans la mesure où nous n'étudions pas des chansons comme nos collègues, c'est principalement la seconde couche qui nous intéresse ici.

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En examinant cette couche sonore linguistique, la première remarque que nous pouvons faire est d'identifier la permanence de certains sons caractéristiques dans l'œuvre et de relativiser la pluralité « des » Rimbaud. Bien sûr, les premiers poèmes sont très différents des derniers et la critique a eu raison de noter que le poète a su rapidement et efficacement renouveler son style, son évolution poétique étant visible jusque dans le processus d'écriture même (Rossi 2010). Cependant, la persistance d'une prédilection pour le groupe phonique [jɔ] nous dit aussi quelque chose d'une stabilité poétique sur laquelle l'accent est moins mis, ou même, étant donné l'augmentation de la fréquence au cours du temps, le développement graduel d'un trait caractéristique d'un recueil à l'autre.

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Ce groupe phonique [jɔ] nous permet de revenir sur le titre même du recueil, dont Breuil (2014, 30) dit qu'il pose aussi problème : on le trouve mentionné pour la première fois par Verlaine dans une lettre à Charles de Sivry de 1878, soit près de trois années après l'envoi du manuscrit à Nouveau, mais pas sous la plume de Rimbaud. Est-il de ce dernier ou de Verlaine ? Si le trigramme <ion> est bien, comme on l'a vu, un marqueur rimbaldien, on le retrouve aussi abondamment chez Verlaine, mais avec une importance statistique moindre (tableau 5). Il est donc très possible qu'il soit bien de Rimbaud, sans que l'on ne puisse complètement exclure que Verlaine ait donné ce titre.

<table><caption>Tableau 5. Coefficients du trigramme <ion> chez les différents poètes</caption><thead><tr><th></th><th>Coppée</th><th>Cros</th><th>Dierx</th><th>Nouveau</th><th>Rimbaud</th><th>Verlaine</th></tr></thead><tbody><tr><th>Coefficient</th><td>-0,0467</td><td>-0,0526</td><td>-0,0272</td><td>-0,0622</td><td>+0,1359</td><td>+0,0515</td></tr></tbody></table>

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Une valeur supérieure à zéro indique que le trigramme participe de l'idiolecte de l'auteur. Plus le chiffre est élevé, plus il joue un rôle important. À titre indicatif, aucun coefficient ne dépasse une valeur de 0,16 dans nos résultats.

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Cette proximité est à rapprocher des courbes proposées par notre analyse roulante (figure 4) : le seul croisement notable de courbe se fait entre Rimbaud et Verlaine. Au-delà du titre, c'est ce dernier qui revient de manière insistante dans les statistiques, et non Nouveau. Si nous tentons de comprendre ce point, nous pouvons avancer deux hypothèses – et exclure d'emblée une attribution d'une partie des Illuminations à Verlaine,
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le manuscrit étant de la main de Rimbaud et écrit à une époque où Ver-
laine était en prison. La première est que, en dépit de l'« affaire de
Bruxelles » et du temps passé en compagnie de Nouveau, c'est bien avec la
poésie de Verlaine que celle de Rimbaud resterait en contact. La seconde
est que les textes de Rimbaud utilisés pour l'entraînement contiennent un
signal verlainien qui brouille les résultats, certains poèmes de Rimbaud
n'étant plus disponibles que sous la forme d'une « reconstitution » par Ver-
laine (Ischi 2011).

Enfin, Yoshikazu Nakaji (2022) note que « dans les *Illuminations*, [...] les occurrences de la première personne au singulier sont sans doute moins fréquentes qu'ailleurs dans l'œuvre de Rimbaud. Mais la subjectivité de l'auteur se fait sentir avec autant d'acuité, fût-ce de façon indirecte et détournée. » Peut-on voir une corrélation entre ce constat et la présence du groupe phonique [jū], ce marqueur stylométrique étant à l'inverse plus présent dans les *Illuminations* que dans les textes précédents ? Si la subjectivité reste, mais ne passe plus par le pronom de la première personne, elle passe nécessairement par d'autres voies, dont potentiellement par des choix esthétiques, en l'occurrence phoniques, qui permettent au poète d'inscrire sa présence dans le texte, de manière « indirecte et détournée », pour reprendre la formule de Nakaji.

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Le groupe phonique [jū] est un lieu d'observation parfait de la dispari-
tion du pronom de la première personne, mais du pluriel et non du singu-
lier. Cette disparition du pronom est nettement identifiable dans les
occurrences de [jū], les verbes conjugués (serions, avions, sentions, étions,
dirions, chantions...) étant concentrés dans les premiers poèmes, tout par-
ticulièrement dans « Le Forgeron » :

Nous **avions** quelque chose, au cœur, comme l'amour ;
Nous **avions** embrassé nos fils sur nos poitrines,
Et, comme des chevaux, en soufflant des narines,
Nous **allions** fiers et forts, et ça nous battait là !
Nous **marchions** au soleil, front haut, comme cela,

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En alexandrins, ce poème qui reprend une scène révolutionnaire inspirée par une gravure d'A. Thiers met en scène la révolte du peuple, mais aussi celle du poète devant une poésie qu'il trouve trop assagie comme celle de Hugo (Murphy 2010, 115). Dans la suite de l'œuvre, l'écrasante majorité des occurrences du groupe phonique [jū] provient de substantifs (éducation, possession, destruction, religion, affliction, vision...). Si ces substantifs sont globalement distribués dans les recueils, on note cependant de nettes accélérations, comme dans le poème « Génie » avec 14 occurrences pour environ 300 mots (env. 5 % des tokens, contre env. 1 % à l'échelle du recueil), qui sont intégralement des substantifs : affection (trois fois), station, concession, passion, adoration, superstition, rédemption, perfection, action, abolition, migration, invasion. L'utilisation en filigrane et « à bas bruit » de [jū] se fait soudainement plus sonore :

Et nous nous le rappelons et il voyage... Et si l'**Adoration** s'en va, sonne,
sa Promesse, sonne : « Arrière ces **superstitions**, ces anciens corps, ces
ménages et ces âges. C'est cette époque-ci qui a sombré ! »

Il ne s'en ira pas, il ne redescendra pas d'un ciel, il n'accomplira pas la
**rédemption** des colères de femmes et des gaîtés des hommes et de tout
ce pêché : car c'est fait, lui étant, et étant aimé.

Ô ses souffles, ses têtes, ses courses ; la terrible célérité de la **perfection** des formes et de l'**action**.
L'assimilation du « Génie » à une figure mystique subversive mais aussi à un poète « voyant », presque nietzschéen, est là encore évidente, mais l'association est moins nette : écrit à la troisième personne, le locuteur n'est plus directement associé au Génie comme il était aux révolutionnaires de 1792. L'auteur, en revanche, reste présent, discrètement, avec ce marqueur stylométrique qui lui est propre, moins au niveau de la couche de sens qu'au niveau de la couche sonore linguistique dont parlait Haug. À l'effacement de l'une répond l'affirmation de l'autre, les deux convergeant pour maintenir un certain équilibre, certes plus efficace, mais toujours aussi présent.

## Conclusion

Il est crucial que les prochaines tentatives de réattributions littéraires tiennent compte des nouvelles méthodes computationnelles. Elles apportent un point de vue différent sur des problèmes traditionnels de la philologie, dont l'utilité nous semble indéniable. On aura beau jeu de les critiquer en les trouvant opaques ou même ésotériques : elles ne font pourtant que reprendre, en le sophistiquant, le réflexe statistique de Breuil et, plus globalement, de tout philologue sérieux, à savoir compter et comparer – avec certes un certain degré de mathématisation qui peut passer pour de l'abstraction aux yeux de ceux qui n'y sont pas formés. La méthode a déjà fait ses preuves à de nombreuses reprises et il n'est plus permis d'en discréditer *a priori* les résultats, qui affirment avec un degré de certitude élevé que les *Illuminations* sont bien de Rimbaud, non de Nouveau, et que l'homme aux semelles de vent pourrait bien être l'auteur du titre du recueil.

Si cette délimitation du périmètre rimbaldien est de première importance, elle n'est pas la seule conclusion que nous pouvons tirer de cette enquête. Il convient en effet de ne pas limiter le travail stylométrique à la simple attribution d'auteur et de l'utiliser pour explorer plus en amont des phénomènes proprement littéraires. On retiendra par exemple de notre expérience, la confirmation statistique de la place centrale qu'occupe Copée dans la poésie de l'époque ou la présence continue d'éléments verlaniens dans la poésie du dernier Rimbaud, en dépit de leur séparation. L'utilisation des trigrammes permet aussi de faire ressortir des phénomènes infralexicaux, comme l'importance des groupes phoniques [jab] et surtout [jɔ] chez Rimbaud. Dans la mesure où la dimension sonore échappe à tout sémantisme (en dehors de certaines figures de style), son interprétation est particulièrement difficile mais il convient de ne pas la négliger pour des textes comme ceux de la poésie fin de siècle, témoignant d'un travail extrêmement rigoureux, peut-être en partie inconscient, sur la langue, et donc l'une des multiples voies d'expression à la disposition des auteurs, notamment des poètes.

REMERCIEMENTS. Merci à Eddie Breuil, Jean-Baptiste Camps, Alain Corbel-lari, Lætitia Gonon, Laurent Jenny et Gilles Philippe pour leurs retours, commentaires et remarques.
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## Notes

<footnote n="1">1 Elle n'est ainsi pas mentionnée par Murat (2021) dans le *Dictionnaire Rimbaud*.</footnote>

<footnote n="2">2 Lutoslawski (1897) parle ainsi de « loi stylométrique » à la fin du XIXe siècle.</footnote>
3 Importants livres anciens, livres d'artistes et manuscrits, Vente Christie's du 29 novembre 2011, Paris, lot 138. https://www.christies.com/en/lot/lot-5509554.

4 Notons que cette idée n'est pas totalement nouvelle : Jacques Lovichi (1975) a ainsi tenté de démontrer que Nouveau a contribué aux Illuminations.

5 Pour un résumé, voir Breuil 2014, 163.

6 Toutes les références à *baou*, Aragon et Breton peuvent être retrouvées dans le livre de Breuil. Il ne s'agit évidemment que d'un choix parmi les multiples arguments qu'il propose.

7 Ils sont mentionnés dans 291 décisions de la Cour suprême des États-Unis d'Amérique.

8 Les auteurs choisis en plus de Rimbaud et de Nouveau n'ont qu'une importance relative car ils servent de « lièvres ». Nous aurions pu en choisir d'autres, pour peu qu'ils répondent aux critères préalablement énoncés. Choisir Coppée et Verlaine nous a paru plus intéressant, car Rimbaud a parodié le premier, et co-écrit avec le second. Coppée étant légèrement plus âgé, nous ajoutons un autre poète du même âge : Léon Dierx.

9 Il aurait été trop fastidieux de transcrire tous les textes depuis les éditions de référence actuelles. Nous avons donc privilégié des sources déjà existantes (projets Wikisource et Gutenberg), complétées et corrigées en cas de besoin avec nos transcriptions, que nous avons reversées autant que possible dans Wikisource pour qu'elles servent à d'autres. Il n'y a pas lieu de s'inquiéter que le texte ne soit pas parfait : les analyses par « sac de mots » s'accommodent parfaitement de données « bruitées » (erreur d'océrisation, mots manquants, ponctuation approximative, etc.), les erreurs se trouvant pour ainsi dire « noyées dans la masse » (Eder 2013).

10 Les Fantaisies en prose de Cros (Le Coffret de santal) et les (très courtes) Notes parisiennes de Nouveau (Valentines et autres vers) font exception.

11 Nous attirons l'attention du lecteur sur la quantité très faible de données (support de 1 ou de 2), ce qui implique de prendre avec une grande précaution les résultats de ce test. Les données de test étant retirées d'un corpus d'entraînement déjà relativement pauvre en données, nous avons aussi tenté de toutes les agréger pour entraîner un modèle sur la totalité des disponibles sans faire de test : les résultats ne varient qu'à la marge.

12 Ces résultats sont encore à prendre avec précaution, la fonction de décision étant sous zéro. Ce fait s'explique probablement par la différence de forme entre les données utilisées pour l'entraînement (en vers) et celles des Illuminations (en prose).

13 Par acquit de conscience, et pour « aider » Nouveau, nous avons aussi fait une expérience en ajoutant les Notes parisiennes (en prose) de Nouveau. Le résultat ne change qu'à la marge.

14 Ici et infra nous parlons du groupe phonique [jɔ] par souci de simplification, mais il s'agit d'une réalisation graphique spécifique (·ion·) de ce groupe phonique. Il existe ainsi d'autres réalisations (papillon) et une étude sur des transcriptions phonétiques reste à mener pour affiner notre analyse.

## Auteur

### Simon Gabay

Université de Genève, Suisse
Après un doctorat en philologie latine médiévale obtenu à l'université d'Amsterdam, Simon Gabay s'est spécialisé en philologie computationnelle, discipline qu'il enseigne actuellement à l'université de Genève en qualité de maître-assistant.
ORCID 0000-0001-9094-4475
simon.gabay@unige.ch

## Droits d'auteur

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