# Repérer et caractériser les dynamiques urbaines

Iris Eshkol-Taravella, Jade Mekki, Olivier Ratouis, Alain Guez, Rémi Simon

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Iris Eshkol-Taravella, Jade Mekki, Olivier Ratouis, Alain Guez, Rémi Simon. Repérer et caractériser les dynamiques urbaines. Humanités numériques, 2024, 9, 10.4000/11wmy. hal-05073665

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Submitted on 19 May 2025

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# Repérer et caractériser les dynamiques urbaines : l’appui nouveau des humanités numériques

Iris Eshkol-Taravella, Jade Mekki, Olivier Ratouis, Alain Guez et Rémi Simon

## Introduction et contexte de la recherche

L'apparition d'Internet et le développement des outils informatiques ont permis la mise à disposition, la consultation et l'analyse outillée de différents corpus textuels. À partir des années 2000, l'application des méthodes statistiques à de grandes quantités de données a rendu possible leur traitement rapide. Le corpus est devenu une « source de connaissances » pour l'élaboration de ressources lexicales, telles que les dictionnaires, les lexiques, les thésaurus, les ontologies, ou pour l'analyse de phénomènes de nature variée, ainsi qu'un « objet d'étude » en tant que tel (Nazarenko 2006) lorsqu'on travaille par exemple sur le genre discursif d'un corpus ou sur le style d'écriture d'un auteur d'un corpus.

Cet article présente le travail de constitution et de traitement d'un corpus issu du domaine de l'urbanisme. Il s'agit de porter un regard sur le travail effectué au sein du projet *Vital* (*Ville et traitement automatique des langues*) qui s'inscrit dans le domaine des humanités numériques et associate de manière originale et innovante chercheurs en traitement automatique des langues (TAL), architectes et urbanistes. L'objectif du projet, en prenant appui sur les avancées récentes dans le domaine du TAL, est de comprendre la manière dont les discours des spécialistes de la ville abordent l'espace comme une dynamique. Dans le cadre de ce projet, nos choix scientifiques reposent sur une démarche consistant, dans un premier temps, à travailler à partir de savoirs propres au domaine de l'urbanisme et d'analyses manuelles du corpus pour, dans un second temps, adapter le développement informatique en fonction de ces résultats.

Cette expérience de recherche pluridisciplinaire est l'occasion d'aborder les problèmes rencontrés et les choix réalisés au cours de la constitution et du traitement d'un corpus textuel, en l'occurrence relevant ici du domaine de l'urbanisme. Comment sélectionner les textes pertinents ? Comment traiter l'hétérogénéité des données ? Comment modéliser une notion aussi abstraite que celle de dynamique urbaine ? Quels choix appliquer quant au traitement automatique de ces données ? Toutes ces questions sont indissociables et doivent être posées depuis la collecte jusqu'au traitement.
# Le temps et l'espace

Dans la littérature des sciences humaines et sociales (SHS) du xxiᵉ siècle, le temps apparaît comme un objet d'étude particulièrement suggestif, car à la fois porteur d'un souci social et clé de compréhension de l'époque. En effet, dans le doublet espace-temps, ce ne sont plus tant les contraintes spatiales qui apparaissent déterminantes dans les relations au sein des mondes sociaux – tant se développent les mobilités et les communications dématérialisées – que les contraintes temporelles encore large- ment communes qui entrent en conflit avec les processus d'individualisation. On peut relever ici en particulier l'idée d'accélération qui fournit un vecteur substantiel d'analyse de nouvelles formes d'aliénation (Rosa 2010) et le concept de régime d'historicité qui analyse la varia- tion des relations entre passé, présent et futur, et guide une part significative de la recherche de ce domaine (Hartog 2003 ; 2020). Plus gé- néralement, se manifeste l'importance de la compréhension des dyna- miques temporelles et de la vitesse du changement (Bouton 2022). Si l'urbanisme est compris logiquement comme l'art de composer l'espace urbain, il apparaît, sous la focale de cette attention nouvelle au temps, que, depuis les débuts de l'urbanisme moderne comme discipline autour du début du xxᵉ siècle, la ville est précisément pensée comme une dyna- mique par différents auteurs (par exemple, Poëte 1929). Dans une Europe soumise au bouleversement de l'industrialisation et à ses répercussions sur les villes, on peut comprendre la réceptivité des auteurs au change- ment urbain. Cette approche est fondamentale pour appréhender l'organi- sation des espaces habités, dans la mesure où les aménagements urbains sont entendus comme des réalisations « vivantes ». La ville peut être ainsi pensée selon différents modèles du changement, notamment selon le mo- dèle du vivant. Ce sont donc des champs sémantiques qui s'ouvrent, mar- quant les opérations sur l'espace et les transformations de l'espace lui- même, et qui trouvent un écho particulièrement puissant dans la littéra- ture récente.

Le projet *Vital* analyse ainsi les dynamiques spatiales, observées et conçues, et vise à comprendre la manière dont les projets architecturaux et urbains les interprètent en favorisant des orientations plus ou moins marquées vers le présent, le passé ou l'avenir, en prenant en compte et composant des rythmes, des durées ou encore des cycles.

Les textes sont utilisés ici comme une source d'information permettant d'enrichir des connaissances existantes et d'en découvrir de nouvelles. Pour atteindre les objectifs visés, il est nécessaire de procéder aux étapes primordiales de la recherche dans le domaine des humanités numériques : collecter les données textuelles, les mettre dans un format exploitable et construire des modèles « pouvant être manipulés par l'ordinateur, c'est-à-dire des modèles formels » (Piotrowski et Xanthos 2020).
# Collecte de données

## Choix de textes

En suivant le principe de représentativité et afin de disposer d'une quantité significative de textes à analyser, différentes sources et différents auteurs ont été identifiés. Le choix a été porté sur un corpus constitué de textes récents d'urbanistes praticiens et d'acteurs de l'aménagement urbain : penseurs, concepteurs, décideurs, techniciens. Le corpus du projet *Vital* comprend actuellement deux volets de textes : les textes du grand prix de l'urbanisme et ceux du Grand Paris.

Le corpus du Grand Paris est composé des textes portant sur les étapes significatives de planification et de transformation du Grand Paris depuis le début du XXe siècle¹. Le projet métropolitain du Grand Paris offre un cas d'étude particulièrement intéressant dans la mesure où il donne cadre à la rencontre de nombreux projets intermédiaires, de différents moments et de groupes d'acteurs variés (élus, techniciens et concepteurs). Il ne cesse d'inscrire la métropole dans une économie variable des temps. Les réflexions de l'entre-deux-guerres ou de la période des villes nouvelles fournissent des éclairages sur la prégnance des passés dans le présent appelé à fixer des horizons nouveaux. Les études sur le Grand Paris sont réengagées dans la première décennie du XXe siècle et mobilisent de nombreux contributeurs. Le critère principal de définition du corpus du Grand Paris est centré sur le projet d'aménagement territorial. Le choix consiste à prendre des textes de natures différentes (technique, politique) explicitant au fil du temps les objectifs et les points de vue sur ce projet.

Le corpus du grand prix de l'urbanisme, créé en 1989, comprend les ouvrages publiés à l'occasion de la remise annuelle du prix. À l'exception des premiers, ils sont composés des professions de foi des candidats primés ainsi que de leurs concurrents nominés. La forme des ouvrages s'est stabilisée après une dizaine d'années en maintenant une certaine variabilité. Pouvoir analyser ces différentes éditions est très important pour comprendre les éventuelles évolutions des rapports au temps de l'urbanisme depuis presque un demi-siècle. Le choix de ce corpus s'appuie sur l'hypothèse que les concepteurs primés participent à la délimitation d'un champ pratique ainsi que théorique et qu'un ensemble de théories de penseurs de la ville et des territoires se différencie par leur rapport au temps. Le grand prix de l'urbanisme participe à l'exploration théorique et pratique de cette discipline et les démarches primées la construisent également. Les textes répondant à ce critère ont alors été retenus, ce qui a permis de constituer un corpus relativement homogène. Parmi les publications issues du grand prix, nous avons commencé par travailler sur celles au format numérique qui correspondent aux plus récentes. Par ailleurs, nous avons retenu dans ces publications, certaines contributions de concepteurs nominés (par exemple, Alvaro Siza, Alfred Peter, l'agence TVK) que nous avons considérées comme intéressantes pour la recherche. Le corpus étudié à ce jour est ainsi composé de textes disponibles au format numérique et comprend des auteurs (architectes, urbanistes, ingénieurs, paysagistes) issus de différentes disciplines, chacune de celles-ci entretenant de manière signifi-
cative des relations contrastées aux dynamiques spatiales. La taille des textes publiés dans le cadre du grand prix de l'urbanisme n'est pas régu- lière dans la mesure où leurs auteurs sont des lauréats et des nominés. Cela étant, pour des raisons de contenus, nous avons retenu des contribu- tions qui nous aident à saisir des nuances constructives.

Grâce à la collaboration avec les Archives nationales, le ministère de la Transition écologique et le ministère de la Cohésion des territoires et des Relations avec les collectivités territoriales, nous avons pu avoir accès aux textes. Le corpus du Grand Paris comprend 12 textes de nature variée (170 763 mots) et le corpus du grand prix de l'urbanisme contient 12 textes (165 201 mots) (voir les détails dans le tableau 1). Ainsi, la taille globale des corpus du Grand Paris et du grand prix de l'urbanisme est comparable même si le volume de chacun des textes les composant peut varier.

<table><caption>Tableau 1. Détails concernant les textes sélectionnés</caption><thead><tr><td>Année</td><td>Corpus</td><td>Auteur</td><td>Titre</td><td>Nature</td><td>Taille (nombre de mots)</td></tr></thead><tbody><tr><td>1934</td><td>Grand Paris</td><td>Henri Prost</td><td>Projet d'aménagement de la région parisienne (PARP)</td><td>Exposé général</td><td>7 393</td></tr><tr><td>1935</td><td>Grand Paris</td><td>Gaston Monsarrat</td><td>Des sujétions imposées à la propriété privée dans l'intérêt de l'urbanisme</td><td>Chronique</td><td>2 667</td></tr><tr><td>1935</td><td>Grand Paris</td><td>Société pour l'esthétique générale de la France</td><td>Observations faites par la Société pour l'esthétique générale de la France</td><td>Lettre</td><td>647</td></tr><tr><td>1958</td><td>Grand Paris</td><td>Paul Grunebaum-Ballin</td><td>Note pour M. le ministre de l'Intérieur</td><td>Note</td><td>2 419</td></tr><tr><td>1960</td><td>Grand Paris</td><td>Service d'aménagement de la région parisienne</td><td>Plan d'aménagement et d'organisation générale de la région parisienne (PADOG)</td><td>Plan d'aménagement</td><td>52 558</td></tr><tr><td>1959</td><td>Grand Paris</td><td>Ministère de la Construction</td><td>Limites de l'agglomération parisienne (Comité d'aménagement de la région parisienne)</td><td>Note</td><td>355</td></tr><tr><td>1965</td><td>Grand Paris</td><td>Paul Delouvrier</td><td>Le schéma directeur du district de Paris</td><td>Conférence</td><td>15 053</td></tr><tr><td>1965</td><td>Grand Paris</td><td>Roger Macé</td><td>L'urbanisation</td><td>Conférence</td><td>7 027</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>1965</td><td>Grand Paris</td><td>Institut d'aménagement et d'urbanisme de la région parisienne</td><td>Schéma d'aménagement et d'urbanisme de la région parisienne (SDAURP)</td><td>Schéma directeur</td><td>74 344</td></tr><tr><td>2007</td><td>Grand Paris</td><td>Nicolas Sarkozy</td><td>Discours sur l'architecture et la politique du patrimoine (inauguration de la Cité de l'architecture et du patrimoine)</td><td>Discours</td><td>3 013</td></tr><tr><td>2009</td><td>Grand Paris</td><td>Nicolas Sarkozy</td><td>Discours sur le projet du Grand Paris (à la Cité de l'architecture et du patrimoine)</td><td>Discours</td><td>2 199</td></tr><tr><td>2011</td><td>Grand Paris</td><td>Nicolas Sarkozy</td><td>Lettre de mission du président de la République</td><td>Lettre de mission</td><td>759</td></tr><tr><td>2003</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Michel Corajoud</td><td>– Autoportrait – Le paysage : une expérience pour construire la ville – Un enseignement fondateur – Les neuf conduites du projet</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>7 606</td></tr><tr><td>2004</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Christian de Portzamparc</td><td>Lettre biographique de Christian de Portzamparc à l'attention des membres du jury</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>9 922</td></tr><tr><td>2005</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Bernard Reichen</td><td>Le temps d'une réalité utopique</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>6 977</td></tr><tr><td>2005</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Alvaro Siza</td><td>Imaginer l'évidence</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>6 307</td></tr><tr><td>2009</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>François Ascher</td><td>– Positions – Entretiens – Anthologie – Textes de François Ascher</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>12 765</td></tr><tr><td>2011</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Michel Desvigne</td><td>Le paysage en préalable</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>20 279</td></tr><tr><td>2013</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Paola Vigano</td><td>Paola Vigano, grand prix de l'urbanisme 2013</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>23 104</td></tr></table>
<table><tr><td>2014</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Frédéric Bonnet</td><td>Frédéric Bonnet, grand prix de l'urbanisme 2014</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>20 874</td></tr><tr><td>2014</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Alfred Peter</td><td>Plaidoyer pour l'écologie festive</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>4 783</td></tr><tr><td>2018</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Agence TER</td><td>L'urbanisme des milieux vivants</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>20 696</td></tr><tr><td>2022</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Ariella Masboungi, Antoine Petitjean, Franck Boutté</td><td>– Un éventail de méthodes pour explorer la multiplicité des territoires : entretien avec Franck Boutté – Et maintenant ? Autobiographie scientifique – La crise est un moteur : entretien avec Franck Boutté – Douze explorations</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>28 262</td></tr><tr><td>2022</td><td>Grand prix d'urbanisme</td><td>Agence TVK</td><td>L'imprévisibilité du monde, suivre le fil des infrastructures</td><td>Extraits d'ouvrage</td><td>3 626</td></tr></table>

Le corpus ainsi collecté comprend un ensemble de textes des xxᵉ et xxiᵉ siècles, publiés en langue française et repérés dans l'histoire de la discipline.

## Préparation de textes au traitement automatique

Le traitement automatique ne peut s'appliquer qu'aux documents dans un format numérique. Il est nécessaire de réaliser une étape de nettoyage et de normalisation des textes pour les rendre exploitables par les outils informatiques.

Les textes récupérés sont hétérogènes :

* Les textes scannés sont au format JPEG ou PDF.

* Certains textes numériques au format PDF comprennent des images.

L'étape d'océrisation a été réalisée avec Abbyy FineReader², l'outil proposé par l'infrastructure de recherche Huma-Num et accessible gratuitement dans le service de stockage et de partage de fichiers ShareDocs, avec un quota par défaut (900 pages).

D'une manière générale, l'océrisation n'est pas un procédé totalement fiable et le résultat de la reconnaissance optique de caractères (OCR en anglais pour optical character recognition) est très variable, en fonction de la nature bibliographique et physique des documents. Les défauts d'impres-
sion, le vieillissement du papier, les problèmes de migration d'encre ou de courbure de page, etc., influent sur la qualité de l'image numérisée et donc sur l'aptitude des systèmes OCR à en extraire le texte, ce qui peut provoquer des erreurs dans la reconnaissance de certains caractères.

Ainsi, les textes récupérés après l'océrisation ont été traités d'abord par un script développé dans le cadre du projet *Monumental* du Labex *Les passés dans le présent* (Lessieux et al. 2022) éliminant certaines erreurs d'océrisation dans les diacritiques et les lettres d'un mot, dans des suites de lettres ou de symboles et dans la désorganisation de la mise en forme. Ce script était facilement utilisable et adapté pour les chercheurs non informaticiens (urbanistes et architectes) car il a été créé dans le cadre du projet interdisciplinaire s'inscrivant dans le domaine des humanités numériques. Les erreurs non reconnues par le programme ont été corrigées manuellement.

Ensuite, tous les textes ont été convertis au format TXT, exploitable par les machines. Concernant les textes issus du corpus du grand prix de l'urbanisme, seuls ont été conservés les écrits des lauréats (hormis dans le cas d'entretiens), les encarts et textes d'auteurs autres ont été supprimés et n'ont pas fait l'objet d'annotations.

La gestion du cycle de vie du corpus a été organisée en lien avec les principes FAIR 3 et de science ouverte 4. Ces principes permettent de rendre les documents « accessibles, interopérables et réutilisables par l'homme et la machine » tout en respectant les droits des auteurs des textes sélectionnés.

# La dynamique urbaine : modélisation et annotation

## La définition de la dynamique urbaine

Afin de modéliser la notion de dynamique urbaine, nous avons, dans un premier temps, procédé à une observation du corpus consistant dans le repérage manuel des segments textuels renvoyant vers cette notion par les spécialistes de deux champs : architectes-urbanistes et talistes. Ce repérage a été ensuite discuté entre les différents membres du projet afin de s'accorder sur le vocabulaire scientifique commun et sur l'objet d'étude. Les notions de temporalité, de dynamique, de changement n'ayant pas la même utilisation dans les différentes disciplines, des malentendus seraient inévitables si un vocabulaire construit conjointement n'avait été établi.

Le terme de la dynamique urbaine apparaît fréquemment dans le corpus sans faire l'objet d'une définition partagée, voire être défini explicitement. Dans les domaines de la linguistique, du TAL ou des humanités numériques, ce terme semble se rapprocher de celui d'« événement ». Cette notion est employée de différentes manières dans les disciplines.

En linguistique, l'événement renvoie d'abord vers l'action, car il peut être exprimé par les verbes ou les noms et adjectifs déverbaux (construire/construction/construit). Ainsi, Vendler (1967) propose une typologie verbale en distinguant les verbes d'état, qui n'impliquent pas de changement, des verbes d'activité, d'accomplissement, d'achèvement.
Anscombre (2015) oppose les « noms d'action » ou « noms processifs » aux « noms d'état » ou « noms statifs » et Haas et Tayalati (2008) distinguent les « adjectifs statifs » dénotant des situations statives et les « adjectifs dynamiques » dénotant des situations dynamiques. Le modèle de Gaston Gross (2012) considère l'événement comme une classe de prédicats partageant les mêmes propriétés contextuelles : ils peuvent, par exemple, être caractérisés par des verbes particuliers (avoir lieu, organiser). Dans la lignée de ce modèle, Irina Thomières (2020), qui travaille sur le russe et le français, propose une typologie sémantique des prédicats nominaux d'événements en distinguant les événements fortuits (inondation, vent) des événements planifiés (fête, réunion).

Dans le domaine du TAL, la notion d'événement est importante pour les tâches de recherche et d'extraction d'information. Plusieurs modèles d'annotation d'événements ont été proposés par les chercheurs. En premier lieu, la norme TimeML (Pustejovsky et al. 2005) se limite aux événements verbaux qu'elle définit comme « les situations qui se produisent » et qui inscrit la notion d'événement dans une problématique plus large qui est celle de la temporalité linguistique. Les événements font également partie des entités nommées et sont mentionnés dans le guide d'annotation d'entités nommées de Quaero (Rosset, Grouin et Zweigenbaum 2011). Arnulphy et Tannier (2013, 8) proposent les conventions spécifiques dédiées à l'annotation des événements qu'ils définissent comme « ce qui se produit, doit arriver ou ne s'est pas réalisé ». Ces conventions ne couvrent que les événements nominaux.

La dynamique urbaine pourrait être considérée comme un sous-type d'événement car elle a un certain nombre de critères communs avec n'importe quel type d'événement : un lieu, un temps, une cause, un participant, un résultat. Cependant, deux contraintes importantes la distinguent de l'événement. En premier lieu, la dynamique urbaine concerne l'espace. Il s'agit d'un objet essentiel et central de ce processus. C'est ce lien avec l'espace qui la rend particulière et qui la définit. Tous les événements mentionnés dans les textes de notre corpus ne font pas l'objet de notre étude. Par exemple, si le texte parle de l'inauguration d'un projet d'aménagement, cet événement n'est pas considéré comme pertinent. De la même manière, les dynamiques sociales (déplacements, mouvements de personnes) ou démographiques (évolution de populations) ne sont pas prises en compte dans ce travail. En deuxième lieu, la dynamique urbaine implique le changement de l'espace, ce qui signifie qu'elle modifie son état : un espace passe d'un état à un autre. C'est la raison pour laquelle les adjectifs comme nouveau ou futur attachés aux désignations de l'espace sont considérés dans ce travail comme marqueurs de la dynamique urbaine car ils pointent sur le changement d'état de l'espace affecté (ville nouvelle). En conclusion, la notion d'événement est trop générale et ne nous semble pas correspondre aux objectifs plus précis visés par le projet Vital.

## La modélisation de la dynamique urbaine

La dynamique urbaine est considérée dans ce projet comme un processus pluridimensionnel qui peut être caractérisé par six éléments montrés dans la figure 1.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. Modélisation de la notion de dynamique urbaine dans les corpus</figcaption></figure>

Figure produite par les auteurs

Le noyau du schéma est la « Dynamique ». Le changement *porte sur* un lieu « LieuObjet » ou *a lieu* dans un espace précis, un « LieuLoc ». La dynamique peut être déclenchée par un « Acteur » et décrite dans un « Document ». Par ailleurs, ce processus peut se produire à un certain moment (« Temps »). Enfin, le changement effectué peut être perçu et donc représenté d'une manière plus subjective (« Perception »).

L'analyse manuelle du corpus a permis de relever les différentes stratégies que les auteurs des textes mettent en place pour désigner ces sept catégories proposées en distinguant « LieuObjet » et « LieuLoc ».

## Dynamique urbaine

Nous nous concentrons ici sur les processus de transformation et non sur les mouvements quotidiens dans l'espace. Dans cette perspective, la dynamique urbaine est présente dans les textes de deux manières différentes :

* Elle peut être mentionnée explicitement en mettant l'accent sur la modification de l'espace qu'elle affecte avec des termes comme *changement, dynamique, mouvement, transition, transformation, etc.*

* Elle peut être évoquée d'une manière implicite ou non directe : la distinction entre le passé, le présent et le futur (*nouveau, vieux*), les actions contribuant aux transformations de l'espace (*construction, démolition, verdissement*), les éléments de nature subjective comme l'avis, le jugement ou le sentiment émis par les auteurs sur le processus avec éventuellement une polarité associée.

Les auteurs utilisent des stratégies différentes pour désigner la dynamique urbaine. Dans la majorité des cas, il s'agit du verbe, du nom et de l'adjectif désignant le changement ou le mouvement comme *construire/construction/construit*. Ces unités lexicales peuvent être accompagnées d'éléments dont le rôle est d'apporter des nuances complémentaires au processus mentionné comme une phase dans laquelle il se situe (*en train de construire*) ou comme l'attitude de l'auteur par rapport à la dy-
namique (*un bon aménagement, doit être aménagé*). On peut aussi désigner la dynamique en utilisant des expressions temporelles (*une ville de demain*).

Du point de vue syntaxique, la dynamique est mentionnée dans les textes en utilisant un nom, un adjectif, un verbe conjugué ou un infinitif (*à construire*). Notons que l'absence de la dynamique est une information significative qui doit être prise en compte par la modélisation proposée (*n'a pas été réalisé*).

## Lieu

La dynamique urbaine s'applique à l'espace. On parlera dans ce cas des lieux, objet de la dynamique. Les expressions désignant un espace affecté par le changement font partie des informations importantes pour l'analyse. Pour désigner ce lieu, les auteurs se servent d'expressions variées : les noms de lieux identifiables sur la carte (Paris, l'Île-de-France, la région parisienne, le rond-point de La Défense), les noms de lieux plus génériques (bandieues, routes, agglomération), les noms renvoyant vers les objets modifiés (les usines et les bureaux, les logements, les équipements), les désignations de surfaces (1 000 km², moins de 20 % de la superficie de la région de Paris). La dynamique urbaine s'applique à un espace, mais elle peut être élargie à un organisme, un établissement ou un bâtiment si celui-ci est affecté par une dynamique.

L'analyse manuelle du corpus a permis de distinguer un lieu, objet de la dynamique, d'un lieu marquant la localisation de cette dynamique. Ces lieux sont introduits fréquemment par des prépositions précisant la position du lieu à l'intérieur (dans, au sein de), à la limite (jusqu'à), à proximité (à côté de), le long (sur, du... jusqu'à) de l'espace, mais aussi l'indication géographique (au sud de) ou la direction (vers l'ouest).

## Temps

Nous distinguons la notion de temps de celle de la dynamique. Le temps dans ce travail renvoie vers les expressions indiquant la période durant laquelle le processus de la dynamique est réalisé et répond à la question : quand le changement a-t-il lieu ? Il s'agit dans la plupart de cas d'expressions introduites par des prépositions temporelles (depuis, pendant, il y a) ou comprenant des noms indiquant une période de temps (année, mois, siècle, période, moment). Les noms d'événements peuvent également renvoyer dans les textes vers des périodes bien précises (pendant la Deuxième Guerre mondiale, période d'après-guerre).

## Acteur

La dynamique urbaine est souvent déclenchée par une volonté humaine que nous appelons ici « acteur » de la dynamique. Différents types d'acteurs ont été observés : l'administration (services d'aménagement), les professionnels dont les concepteurs (architectes, urbanistes) et les constructeurs (entreprises), les clients (mairie) et enfin les utilisateurs (habitants).
## Document

L'étude manuelle d'un extrait du corpus nous a permis de relever un autre élément important lié à la dynamique : le document dans lequel cette dynamique est décrite (le plan d'aménagement de la région parisienne). Il s'agit des noms comme *plan*, *projet*, *présentation* accompagnés des verbes permettant leur désambiguïsation : *préconiser*, *exiger*, *décrire*.

## Perception

La dynamique urbaine est aussi représentée dans les textes à travers des éléments de nature subjective qui reflètent la position de l'auteur du texte vis-à-vis de ce changement. Nous avons appelé toutes ces informations la « perception » de la dynamique. Il s'agit d'expressions variées : verbes mondaux (falloir, devoir, pouvoir), expressions de jugement et d'avis (bon, important), expressions de sentiments et d'émotions (content, souffrir). Comme nous l'avons indiqué ci-dessus, certaines expressions de ce type peuvent faire partie de la désignation même de la dynamique (une construction jugée comme une réussite).

L'analyse manuelle des données par les membres du projet *Vital* de différentes disciplines a permis d'étudier et de modéliser la notion de dynamique d'une manière collaborative. Après avoir relevé les entités auxquelles la dynamique est associée dans les textes, nous avons défini un jeu d'étiquettes tenant compte de la variation des éléments présents.

## L'annotation manuelle

Après avoir décrit la notion de dynamique urbaine et ses caractéristiques observées dans les textes sous forme de conventions, nous avons procédé à l'annotation manuelle. Notons que l'information annotée est manipulable par les outils informatiques, car elle peut être extraite et permettre une étude quantitative et qualitative. L'annotation manuelle est une étape nécessaire et préalable à l'annotation automatique. Le processus de l'annotation manuelle est décrit dans la figure 2.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2. Méthodologie de l'annotation manuelle</figcaption></figure>

Figure produite par les auteurs

La méthodologie est fondée sur le repérage manuel de segments dans le texte dénotant le changement d'un lieu et ses caractéristiques : un lieu sur lequel porte ce changement (*lieu_objet*), un lieu désignant la localisation
de ce processus (*lieu_loc*), son ancrage dans une durée et dans le temps (*tps*), l'acteur du changement (*act*), le document où ce changement est décrit (*doc*) et enfin la manière parfois subjective avec laquelle ce changement est représenté dans le discours (*perc*). Ce processus d'annotation délimite des fragments de données et leur affecte une catégorie prédéfinie. La désignation de la dynamique urbaine est une catégorie obligatoire à annoter et elle est le point de départ de l'annotation, alors que ses caractéristiques sont optionnelles et peuvent donc être absentes.

L'annotation se fait à l'échelle de la phrase. On repère dans une phrase un segment textuel renvoyant vers la dynamique urbaine : si ce segment textuel n'est pas présent dans une phrase, on ne l'annote pas ; si ce segment est relevé, on l'entoure par les balises <dyn> au début et </dyn> à la fin. On cherche ensuite dans la même phrase d'autres catégories caractérisant ce changement dans la phrase. L'annotateur s'interroge d'abord sur l'objet de la dynamique repérée : un espace affecté par le changement. S'il trouve la désignation de cet espace, il l'encadre par les balises <lieu_obj> au début et </lieu_obj> à la fin. Notons que ce lieu-objet se trouve fréquemment dans un contexte proche de la désignation de la dynamique, soit en tant que son sujet, soit en tant que son complément (ce quartier a été construit, la construction de ce quartier). On cherche ensuite un espace où se déroule ce changement et on l'encadre par des balises <lieu_loc>. Un indice important pour reconnaître ces lieux est la présence de prépositions et de locutions locatives (dans la région parisienne). Les expressions temporelles permettent de situer la dynamique sur une échelle chronologique. Si l'annotateur trouve cette expression dans une phrase où est repérée la dynamique urbaine, il l'encadre par les balises appropriées <tps>. Notons que les expressions temporelles sont prises dans ce travail dans un sens large. On peut y retrouver aussi les événements qui marquent les limites de la période indiquée (avant-guerre). L'annotateur doit s'interroger ensuite sur les acteurs de la dynamique qui sont souvent mentionnés par des noms de personnes (architectes, urbanistes, politiciens, etc.), d'institutions, des pronoms personnels (je, nous), etc. et qu'il encadre par les balises <acteur>. La désignation de la dynamique ou de son contexte peut contenir des indices de sa perception avec des verbes modaux, des modes verbaux, le lexique des sentiments, des émotions ou des avis. Dans ce cas, tous ces éléments doivent être encadrés par les balises <perc>. Enfin, on peut retrouver dans le contexte de la désignation de la dynamique, les mentions de documents dont le rôle est de décrire cette dynamique. Ces informations sont encadrées par les balises <doc>. Pour aider les annotateurs, les questions sont posées au début de la recherche de chaque catégorie : la phrase contient-elle l'expression de la dynamique urbaine ? La dynamique est-elle caractérisée dans la désignation ou dans un contexte par un lieu, une temporalité, un acteur, un document qui la décrit ou une perception ? Dans le cas du repérage d'un lieu, ce lieu est-il l'endroit où se déroule la dynamique ou ce lieu est-il l'objet sur lequel porte l'action de la dynamique ?

Observons quelques extraits du corpus annoté. Dans l'exemple suivant :

<act>un grand magasin</act> prendrait l'initiative d'<dyn>ériger
<lieu_obj>un centre commercial</lieu_obj></dyn>
la dynamique (*dyn*) est mentionnée par un segment *ériger un centre commercial*. Elle porte sur le lieu (*lieu_obj*), un centre commercial, et est initiée par un acteur (*act*), opérateur de la grande distribution, un grand magasin.

Dans cet autre exemple :

<perc>Il est désormais difficile</perc>, et <perc>il sera anormalement coûteux</perc>, d'<dyn>implanter <lieu_obj>des équipements pleinement satisfaisants</lieu_obj></dyn> <lieu_loc>au sein ou à proximité immédiate de la proche banlieue</lieu_loc>

la dynamique (*dyn*), *implanter des équipements pleinement satisfaisants*, est désignée d'une manière subjective, avec un certain jugement (*perc*), car elle est caractérisée par les adjectifs *difficile* et *anormalement coûteux*. Par ailleurs, elle porte sur (*lieu_obj*) des équipements pleinement satisfaisants et se déroule (*lieu_loc*) au sein ou à proximité immédiate de la proche banlieue.

Dans ce troisième exemple :

<dyn>L'extension de <lieu_obj>la Capitale</lieu_obj></dyn> s'est faite
<tps>avant Guerre</tps>

la dynamique (*dyn*), *l'extension de la Capitale*, affecte le lieu (*lieu_obj*), la Capitale, et s'inscrit dans une période (*tps*), *avant Guerre*.

Enfin, l'exemple suivant :

<doc>Plusieurs propositions</doc> préconisent <dyn>le prolongement de <lieu_obj>l'Avenue du Bois de Boulogne</lieu_obj></dyn>

fait état d'un document (*doc*), *plusieurs propositions*, dans lequel la dynamique (*dyn*), *le prolongement de l'Avenue du Bois de Boulogne*, est mentionnée. Elle porte sur le lieu (*lieu_obj*), *l'Avenue du Bois de Boulogne*.

Une phrase peut contenir plusieurs mentions de la dynamique urbaine. Dans ce cas, l'annotateur associe chaque caractéristique à la mention à laquelle elle est attachée. Observons l'exemple suivant :

Dans cette circulation <dyn n=1><perc n=1>une œuvre importante</perc> était entreprise</dyn>, c'était <lieu type="obj" n=1 n=2>le boulevard périphérique</lieu> qui était entre les mains de la Ville de Paris, du Directeur de la voirie, financé à moitié par l'État, à moitié par la ville et qui <tps n=2>depuis 4 ans</tps> <dyn n=2>avançait à la vitesse d'un kilomètre par an</dyn> parce que les crédits qui étaient donnés étaient de l'ordre de 4 milliards d'anciens francs par an et que c'est le prix d'un kilomètre du boulevard périphérique.

Cette phrase contient deux désignations de la dynamique urbaine : *une œuvre importante était entreprise* est marquée par l'attribut (*n=1*), où 1 renvoie à l'ordre d'apparition de cette mention, et *avançait à la vitesse d'un kilomètre par an* est marquée par l'attribut (*n=2*). Différents éléments servant à caractériser ces deux dynamiques sont présents dans cette phrase. Ainsi, la première dynamique est désignée d'une manière subjective (*œuvre importante*) grâce à la présence d'un adjectif apportant un jugement de valeur (*importante*). Pour relier cette information, appelée dans notre modèle « perception » (*perc*), à la dynamique qu'elle caractérise, nous ajoutons un attribut (*n=1*). La mention de la temporalité (*tps*), *depuis 4 ans*,
est liée avec la seconde dynamique, elle est donc marquée par l'attribut (n=2). Le lieu affecté par les deux dynamiques (*lieu_obj*) est le boulevard péripériphérique ; il est lié à elles par deux attributs (n=1 et n=2).

La qualité de l'annotation manuelle a été validée par le calcul de l'accord interannotateurs entre l'annotation produite par un chercheur en urbanisme et par une chercheuse en TAL. L'annotation finale a été réalisée par un chercheur en urbanisme.

## Méthodologie de l'évaluation de l'annotation manuelle

Dans notre étude, la tâche d'évaluation de l'annotation manuelle a pour objectif de comparer un segment textuel annoté par un annotateur référent A1 à un segment annoté par un annotateur A2. Il s'agit de calculer un accord interannotateur.

Plusieurs mesures pour réaliser ce calcul ont été proposées comme le coefficient kappa de Cohen ou bien le coefficient kappa de Fleiss (Cohen 1960 ; Fleiss, Nee et Landis 1979). Cependant, ces derniers sont inadaptés à notre tâche car ils évaluent une annotation qualitative et catégorielle. C'est pourquoi nous n'avons utilisé aucun des deux. Prenons ces deux exemples d'annotations :

A1 : <dyn>le prolongement de l'Avenue du Bois de Boulogne</dyn>

A2 : <dyn>le prolongement de l'Avenue</dyn>

Les coefficients kappa de Cohen et de Fleiss considèrent A1 et A2 comme deux catégories différentes sans prendre en compte que A2 est un sous-ensemble de A1. Or, nous cherchons une mesure rendant compte de l'inclusion de A2 dans A1, autrement dit nous cherchons une mesure graduelle exprimant une plus ou moins grande similarité entre A1 et A2. Nous avons utilisé une mesure fondée sur l'approche holiste et unifiée de l'alignement et de la mesure d'accord interannotateur de Mathet et Widlöcher (2011). Nous évaluons l'accord entre A1 et A2 en mesurant le nombre d'éléments de A1 non inclus dans A2. Les phrases sont segmentées en tokens, c'est-à-dire en unités séparées par un espace. L'intersection commune de A1 et A2 représente le nombre de tokens communs entre eux, même si A1 et A2 ne sont pas incluses l'une dans l'autre. Comme le montre l'équation de la mesure δ (équation 1), nous calculons la valeur de δ exprimant le rapport entre l'union exclusive des ensembles A1 et A2, et le nombre total d'éléments de l'ensemble A1 :

Équation 1 :

$$ \delta = |A1 \text{ w } A2| / |A1| $$

Le domaine de variation de δ varie de 0 à 1 : plus sa valeur est proche de 0, plus l'accord est bon, à l'inverse plus sa valeur est proche de 1, moins le score est bon.

Dans le cadre de notre étude, un élément correspond à un mot ou bien à un signe de ponctuation. Dès lors, |A1| = 10 et |A2| = 6, ce qui donne = 0,4 :

$$ \delta = 4/10 = 0,4 $$
## Résultats de l'évaluation de l'annotation manuelle

Afin de calculer l'accord interannotateur, le même extrait textuel a été annoté par le chercheur en urbanisme (A1) et la chercheuse en TAL (A2). 21 extraits de textes ont été sélectionnés pour un total de 17 372 mots (entre 700 et 900 mots par extrait). Ces extraits sont issus d'un échantillonnage de la quasi-totalité du corpus afin de croiser un maximum d'époques ainsi que d'auteurs et de styles. Ils ont été jugés pertinents lorsqu'ils incluaient un certain nombre d'occurrences de dynamique (entre 15 et 25 en moyenne par extrait) ainsi que de ses caractéristiques (lieu, temps, perception, document, acteur).

Le tableau 2 montre pour chaque catégorie l'accord entre les deux chercheurs. Les résultats sont bons puisque les valeurs de la mesure δ sont toutes plus proches de 0 que de 1. Les détails des résultats par catégorie sont donnés par le tableau 2 ci-dessous.

<table><caption>Tableau 2. Résultats de l'évaluation de l'annotation manuelle pour les 6 catégories avec la mesure δ</caption><thead><tr><td>Catégorie</td><td>Mesure δ</td></tr></thead><tbody><tr><td>Dynamique</td><td>0,11</td></tr><tr><td>Lieu</td><td>0,11</td></tr><tr><td>Temps</td><td>0,08</td></tr><tr><td>Acteur</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Document</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Perception</td><td>0,17</td></tr></tbody></table>

Nous pouvons constater que le moins bon accord est celui de la catégorie « Perception », tandis que les meilleurs accords sont obtenus pour les catégories « Acteur » et « Document ». Ces résultats s'expliquent du fait de la part importante de la subjectivité de l'annotateur pour la catégorie « Perception » : cela a pour conséquence de rendre plus hétérogènes les segments annotés. À l'inverse, les catégories « Acteur » et « Document » reposent sur une reconnaissance plus objective de référents extralinguistiques comme la Ville de Paris, La RATP et Préfet de la Seine renvoyant fréquemment vers les entités nommées (noms d'institutions, d'entreprises, etc.) pour « Acteur », ou bien Les plans d'urbanisme, ce schéma directeur et le plan des transports pour « Document ». L'annotation en résultant est plus homogène et stable.

Le corpus complet ainsi annoté manuellement comprend au final 17 194 segments textuels annotés pour toutes les catégories, parmi lesquels 6 832 segments ont été annotés comme portant une dynamique urbaine. Le tableau 3 ci-dessous précise pour chaque catégorie et pour chaque corpus le nombre de segments annotés manuellement.
<table><caption>Tableau 3. Nombre de segments annotés selon les catégories considérées pour les corpus du Grand Paris et du grand prix de l'urbanisme</caption><thead><tr><td>Catégorie</td><td>Corpus Grand Paris</td><td>Corpus grand prix de l'urbanisme</td><td>Total</td></tr></thead><tbody><tr><td>Dynamique</td><td>3 369</td><td>3 463</td><td>6 832</td></tr><tr><td>Lieu</td><td>3 891</td><td>3 131</td><td>7 022</td></tr><tr><td>Temps</td><td>346</td><td>181</td><td>527</td></tr><tr><td>Acteur</td><td>163</td><td>261</td><td>424</td></tr><tr><td>Document</td><td>201</td><td>52</td><td>253</td></tr><tr><td>Perception</td><td>1 349</td><td>787</td><td>2 136</td></tr><tr><td>Toutes</td><td>9 319</td><td>7 875</td><td>17 194</td></tr></tbody></table>

Les caractéristiques de la dynamique n'ont pas une présence égale dans les corpus. On observe que celles sur les lieux, la perception et le temps sont les plus fréquentes. Le processus de la dynamique s'inscrit dans l'espace et le temps et peut être représenté dans les textes d'une manière subjective qui reflète l'attitude de l'énonciateur envers ce processus.

Globalement, le nombre de segments annotés comme dynamique urbaine est équivalent entre les corpus du Grand Paris et du grand prix de l'urbanisme. En revanche, la catégorie « Document » montre une forte disparité entre les deux corpus : elle est quatre fois plus présente dans celui du Grand Paris que celui du grand prix de l'urbanisme. Cela peut s'expliquer par la dimension technique et politique des textes du corpus Grand Paris qui, par convention, listent les acteurs de la dynamique urbaine.

Ce corpus annoté manuellement a servi de modèle et de référence pour le développement et l'évaluation du module d'étiquetage automatique.

## Traitement automatique

Pour repérer automatiquement les informations annotées en lien avec la dynamique urbaine, nous avons utilisé les techniques et méthodes du TAL.

De nombreux travaux liés à l'analyse de l'information spatiale ont été réalisés dans le domaine du TAL. La plupart de ces travaux portent sur la reconnaissance et l'extraction des « entités spatiales simples », appelées aussi « entités spatiales absolues », comme un nom de lieu (Paris, par exemple), ou des « entités spatiales composées » intégrant des relations spatiales appelées « entités spatiales relatives », comme au nord de Paris. (Moncla et al. 2016 ; Zenasni et al. 2016). Leur objectif est de localiser une entité extraite sur la carte afin de permettre une meilleure compréhension et l'analyse automatique de textes. Dans le domaine des humanités numériques, les questions d'espace sont traitées par les humanités numériques spatialisées, une sous--branche des humanités numériques développée dans les années 2000 (le projet *Spatial Humanities : Texts, GIS and Places* [2012-2016⁵] ; Knowles 2008 ; Gregory, DeBats et Lafreniere 2018 ; la création du groupement de recherche CNRS MAGIS [Méthodes et applications pour la géomatique et l'information spatiale⁶] en 2019). D'autres travaux ne s'arrêtent pas à la reconnaissance de l'information spatiale mais pro-
posent l'analyse automatique de la perception d'un lieu (Dominguès et al. 2019 ; Eshkol-Taravella et Flamein 2017 ; Flamein 2019 ; Flamein et Eshkol-Taravella 2020a ; 2020b).

L'extraction d'événements est une tâche bien connue dans le domaine du TAL et consiste à extraire automatiquement des informations structurées concernant des événements à partir de textes en utilisant des méthodes symboliques basées sur les règles (Ahn 2006 ; Arnulphy, Tannier et Vilnat 2011 ; Parent, Gagnon et Muller 2008) ou l'apprentissage supervisé profond (Nguyen et Grishman 2018 ; Yan et al. 2019 ; Tuo et al. 2022).

La notion de temporalité a fait l'objet de nombreux travaux car les expressions temporelles permettent de situer les événements selon une échelle chronologique. Parmi ces travaux, on peut citer l'analyse et le repérage des expressions temporelles datatives, en anglais (Laparra et al. 2018 ; Kocoń, Bernaś et Oleksy 2019) et en français (Teissèdre, Battistelli et Minel 2010 ; Moriceau et Tannier 2014).

La notion de perception est prise ici dans un sens large et englobe plusieurs dimensions : une modalité épistémique (le caractère certain ou uncertain d'une situation), une modalité aspectuelle (le caractère achevé ou inachevé d'une situation), un avis, un jugement, un sentiment ou une émotion exprimés par un auteur, une polarité associée (négative ou positive), une intention cachée derrière l'acte de parole réalisée. Différents travaux ont été menés dans le domaine du TAL pour repérer automatiquement toutes ces informations (Damiani et Battistelli 2013 ; Riloff, Patwardhan et Wiebe 2006 ; Kang et Eshkol-Taravella 2020 ; Barbette et Eshkol-Taravella 2021 ; Étienne, Battistelli et Lecorvé 2022).

Si les méthodes de reconnaissance de ces phénomènes étaient fondées dans les années 1990 sur les méthodes symboliques consistant dans l'élaboration de règles décrivant le contexte ou la structure de l'information à détecter, les années 2000 et les avancées récentes dans le TAL ont montré que les méthodes statistiques permettaient d'obtenir de très bons résultats dans plusieurs tâches du TAL.

La diversité de méthodes et de techniques exige de la part des chercheurs une réflexion approfondie sur le choix du traitement à appliquer sur les données étudiées. Dans le cas du projet *Vital*, le choix a été déterminé en fonction de plusieurs critères :

* la prise en compte des corpus traités et des contraintes que ces corpus imposent au traitement automatique

* les objectifs visés

* les connaissances des experts des différentes disciplines impliquées dans le projet

Il s'agit généralement de trancher entre deux options, soit le développement d'un nouvel outil, soit l'adaptation d'un outil existant. L'observation du corpus et l'étude de l'état de l'art ont montré qu'il n'existait pas un module automatique approprié et adapté au corpus et aux objectifs visés. Les outils existants de reconnaissance d'entités nommées ou de détection d'événements sont trop généraux. Tous les lieux, les personnes ou les événements mentionnés dans les textes ne concernent pas la dynamique urbaine. Ainsi, dans le corpus du grand prix de l'urbanisme, par exemple, les lauréats mentionnent des éléments biographiques pour expliquer leur démarche et leurs inspirations personnelles, mais ces informations ne sont pas l'objet de cette étude. Appliquer les outils existants sur nos données
demande d'ajouter des traitements supplémentaires consistant dans le tri et le filtrage des informations repérées. Par ailleurs, certaines informations dans les corpus ne font pas partie des entités nommées et des événements ou sont employées différemment. On peut citer les désignations de la dynamique urbaine *villes nouvelles* ou *quartier futur* qui sont annotées par ces outils comme des lieux, ou les mentions de la temporalité telles que *avant Guerre* ou *après Napoléon*, qui ne sont pas reconnues par les outils ou qui sont annotées comme des événements ou des personnalités.

Le développement d'un nouvel outil peut s'appuyer sur trois approches possibles :

* Une approche symbolique fondée sur des règles.

* Une approche statistique fondée sur l'apprentissage, non supervisée, où les connaissances préalables des experts du domaine ne sont plus impérativement nécessaires dès lors qu'elles peuvent être reconstituées et acquises directement à partir des données traitées. Il s'agit de la détection automatique des éléments présentant des caractéristiques communes dans les données sans hypothèses préalables.

* Une approche statistique supervisée fondée sur un modèle prédéfini en amont. Cette méthode est très répandue dans les tâches de l'annotation automatique des corpus ou encore de la classification des textes.

C'est cette troisième approche qui a été sélectionnée par les membres du projet car elle répondait au mieux aux critères définis. L'apprentissage supervisé utilise deux technologies différentes : l'apprentissage de surface (machine learning) ou l'apprentissage profond. Les deux techniques ont été testées dans le cadre du projet *Vital*.

## Méthodologie

Pour un texte donné, notre tâche est de prédire quel segment textuel porte la dynamique urbaine, puis quels sont les segments textuels qui la caractérisent en utilisant nos cinq autres catégories : « Lieu », « Temps », « Acteur », « Document » et « Perception ». Pour l'instant, le module mis en place ne traite pas des attributs annotés. Ainsi, il ne distingue pas le lieu-objet de la dynamique du lieu désignant sa localisation et ne permet pas d'associer les caractéristiques de la dynamique à ses désignations s'il y en a plusieurs dans la phrase. Prenons comme exemple le texte suivant : *L'extension de la Capitale s'est faite avant Guerre*. Notre objectif est de prédire *L'extension de la Capitale* comme le segment portant la dynamique urbaine, elle-même caractérisée par les segments textuels portant les catégories « Lieu » avec *la Capitale* et « Temps » avec *avant Guerre*.

Pour cela, notre méthodologie s'articule en deux étapes (figure 3) :

* Prédire si la catégorie « Dynamique » est présente ou absente dans une phrase donnée ; si elle est présente, alors on passe à l'étape suivante.

* Prédire ensuite quels segments textuels portent la dynamique et les cinq autres catégories la caractérisant.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3. Chaîne de traitement pour la prédiction finale des segments textuels revoyant vers six catégories (dynamique, lieu, temps, acteur, document et perception)</figcaption></figure>

Figure produite par les auteurs

Comme l'illustre la figure 3, notre méthodologie repose sur deux modèles différents d'apprentissage : un modèle de prédiction binaire et un modèle de questions-réponses. Les deux sont initialement basés sur le même type de modèle, les transformers (Vaswani et al. 2017), mais diffèrent par les tâches de prédiction pour lesquelles ils ont été entraînés. En effet, à partir de notre corpus annoté manuellement, le modèle de prédiction binaire s'entraîne sur des couples texte-catégorie en recherchant la présence ou non de la catégorie dans le texte. Le modèle de questions-réponses s'entraîne, quant à lui, à partir de triplets question-contexte-réponse afin de prédire à partir d'un contexte donné quel segment textuel répond à la question posée. Reprenons notre exemple *L'extension de la Capitale s'est faite avant Guerre*. Le modèle binaire s'entraîne à partir du couple *L'extension de la Capitale s'est faite avant Guerre/dynamique*, tandis que le modèle de questions-réponses s'entraîne à partir du triplet *Quel est le segment portant la dynamique ?/L'extension de la Capitale s'est faite avant Guerre/L'extension de la Capitale*.

La section suivante détaille justement la mise en œuvre de notre méthodologie et présente les résultats obtenus.

# Expériences et résultats

## Modèles et hyperparamètres

Parmi les modèles d'apprentissage profond basés sur les transformers pour le français, nous avons choisi CamemBERT (Martin et al. 2019) et nous présentons ici les résultats obtenus par le *fine tuning* de ce modèle. Deux types de prédicitions sont réalisés : des prédicitions binaires et des prédicitions de type questions-réponses.

Les deux principaux hyperparamètres à régler sont le taux d'apprentissage et le nombre de cycles d'entraînement. Dans le cadre de nos travaux, nous avons utilisé l'optimizer « AdamW » pour trouver le taux d'apprentissage.
sage optimal ; quant au nombre de cycles d'entraînement, nous l'avons fait varier selon trois valeurs : 1, 5 et 10.

## Sous-corpus d'entraînement, développement et test

Traditionnellement en TAL, dans le cadre des tâches d'apprentissage, le corpus annoté manuellement est divisé en trois sous-corpus : le sous-corpus d'entraînement, le sous-corpus de développement et le sous-corpus de test. Les deux premiers sous-corpus sont utilisés lors du processus itératif de *fine tuning* du modèle d'apprentissage. Plus précisément, le premier permet, comme son nom l'indique, l'entraînement du modèle d'apprentissage ; le deuxième, quant à lui, permet d'évaluer ses prédictions et ainsi de l'améliorer en ajustant ses hyperparamètres. Enfin, le troisième sous-corpus n'est jamais utilisé lors de ce processus itératif. Il n'est exploité qu'à la dernière étape d'évaluation lorsque le modèle est stabilisé afin, notamment, de vérifier qu'il n'a pas surappris<sup>7</sup> et qu'il reste généralisable à d'autres données.

Dans le cadre de nos expériences, nous avons utilisé 80 % du corpus annoté manuellement comme sous-corpus d'entraînement, 10 % pour le sous-corpus de développement et les 10 % restants pour le sous-corpus de test.

Voici deux exemples tirés du texte d'Henri Prost annoté automatiquement par le module mis en place :

> Il détermine et <dyn><perc>réserve les emprises de terrain</perc><</dyn> nécessaires à l'assiette des <dyn><lieu>Voies</lieu> Nouvelles</dyn>.

> <dyn>établir enfin des liaisons efficaces</dyn> entre les divers centres urbains de la région et les villes <lieu>du bassin parisien, et au-delà, avec les autres régions de France</lieu>

Dans ces deux exemples, les désignations de la dynamique urbaine *réserve les emprises de terrain, établir enfin des liaisons efficaces, Voies Nouvelles* ainsi que le lieu *Voies* sont bien annotées. On peut souligner quelques erreurs concernant les mentions de lieux. Tout d'abord, le lieu *entre les divers centres urbains de la région et les villes du bassin parisien, et au-delà, avec les autres régions de France* n'est pas reconnu ici dès le début mais à partir *du bassin*, ce qui correspond à l'erreur des frontières. Un lieu n'est pas pris en compte par la machine : *les emprises de terrain*. Enfin, la catégorie de perception semble poser aussi quelques difficultés. Dans le second exemple, cette catégorie n'est pas reconnue : la désignation de la dynamique *établir enfin des liaisons efficaces* contient un indice mentionnant l'attitude de l'auteur envers les travaux d'aménagement mentionnés : *enfin*. L'adverbe *enfin* est employé en premier lieu en tant que marqueur temporel pour désigner la fin d'un processus, d'une énumération, etc., mais il peut aussi avoir une valeur affective. L'analyse manuelle du contexte montre que cet adverbe est employé par l'auteur pour désigner la fin d'une longue attente et marque ainsi son mécontentement, d'une part, et son soulagement, d'autre part. En revanche, la catégorie de perception est présente dans la désignation de la dynamique du premier exemple *réserve les emprises de terrain* alors qu'elle est absente dans le corpus de référence annoté manuellement.
Afin de mieux qualifier les résultats obtenus avec l'annotation automa-
tique, il est nécessaire de procéder à l'étape de son évaluation.

Mesures d'évaluations

Les trois principales mesures d'évaluation en TAL sont la précision
(équation 2), le rappel (équation 3) et la f-mesure (équation 4).

Équation 2:
précision_i = nombre de textes correctement attribués à la classe i / nombre de textes attribués à la classe i

Équation 3:
rappel_i = nombre de textes correctement attribués à la classe i / nombre de documents appartenant à la classe i

Équation 4:
f-mesure = (précision.rappel) / (précision + rappel)

La précision permet de mesurer ce qui est correctement prédit au sein des prédictions du modèle, le rappel permet au contraire de mettre en évidence les textes manqués, tandis que la f-mesure est la moyenne harmonique des deux premières mesures et donne une image globale de la performance du modèle.

Résultats

Les tableaux 4 et 5 présentent les résultats obtenus pour les deux modèles d'apprentissage : le modèle binaire et le modèle de questions-réponses.

<table><caption>Tableau 4. Résultats pour les expériences de prédicitions binaires selon le nombre de cycles d'entraînement</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      ID
     </td>
     <td>
      Nombre de cycles d'entraînement
     </td>
     <td>
      F-mesure
     </td>
     <td>
      Précision
     </td>
     <td>
      Rappel
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      1
     </td>
     <td>
      1
     </td>
     <td>
      0,88
     </td>
     <td>
      0,87
     </td>
     <td>
      0,889
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      2
     </td>
     <td>
      5
     </td>
     <td>
      0,91
     </td>
     <td>
      0,91
     </td>
     <td>
      0,91
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      3
     </td>
     <td>
      10
     </td>
     <td>
      0,89
     </td>
     <td>
      0,89
     </td>
     <td>
      0,89
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

<table><caption>Tableau 5. Résultats pour les expériences de prédicitions de questions-ré-
ponses pour toutes les catégories et les différents nombres de cycles d'en-
traînement testés</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>ID</th>
      <th>Catégorie</th>
      <th>Nombre de cycles d'entraînement</th>
      <th>F-mesure</th>
      <th>Rappel</th>
      <th>Précision</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td rowspan="3">Dynamique</td>
      <td>1</td>
      <td>0,78</td>
      <td>0,78</td>
      <td>0,780</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>5</td>
      <td>0,79</td>
      <td>0,80</td>
      <td>0,79</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>10</td>
      <td>0,77</td>
      <td>0,77</td>
      <td>0,77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Temps</td>
      <td>1</td>
      <td>0,93</td>
      <td>0,91</td>
      <td>0,96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>Lieu</td>
      <td>1</td>
      <td>0,96</td>
      <td>0,92</td>
      <td>1</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6</td>
      <td>Acteur</td>
      <td>1</td>
      <td>0,98</td>
      <td>0,98</td>
      <td>0,98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7</td>
      <td>Document</td>
      <td>1</td>
      <td>0,96</td>
      <td>0,97</td>
      <td>0,95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8</td>
      <td>Perception</td>
      <td>1</td>
      <td>0,94</td>
      <td>0,94</td>
      <td>0,94</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Globalement, tous les résultats sont bons avec des f-mesures variant de
0,78 (Dynamique) pour la plus basse à 0,98 pour la plus haute (Acteur). À
titre de comparaison, Le Parc-Lacayrelle, Gaio et Sallaberry (2007) ont ob-
tenu un score de 0,70 de précision pour la recherche d'information des lieux, tandis que nous avons une précision de 1. Ces résultats confirment la tendance déjà présente lors de l'évaluation de l'annotation manuelle où la catégorie « Acteur » se révélait être celle avec le plus d'accord entre les annotateurs.

En conclusion, nos résultats montrent qu'une tâche d'annotation manuelle stable avec des données annotées de manière homogène conduit à des prédictions automatiques plus robustes, c'est-à-dire que l'outil repère bien les éléments textuels portant les informations recherchées lorsqu'elles sont présentes dans la phrase. Ces résultats traduisent la robustesse ou la performance de l'outil développé.

## Conclusion

La recherche présentée dans cet article décrit le travail de constitution et de traitement automatique d'un corpus issu du domaine de l'urbanisme, à savoir la méthodologie adoptée, les choix réalisés, les problèmes rencontrés et les résultats obtenus. L'objectif de cette recherche pluridisciplinaire est d'analyser l'appréhension de l'espace comme une dynamique en s'appuyant sur les avancées récentes dans le domaine du TAL. Le corpus créé comprend les discours sur le Grand Paris et les discours des spécialistes de la ville, lauréats du grand prix de l'urbanisme, annotés en six catégories reflétant la manière dont les auteurs abordent le changement spatial : dynamique, lieu, temps, acteur, document et perception. Le corpus annoté manuellement selon les conventions élaborées et évaluées avec le calcul de l'accord interannotateur a permis le développement d'un outil d'annotation automatique avec des résultats tout à fait satisfaisants et l'élaboration de premières hypothèses quant à la représentation de la dynamique urbaine dans les discours (Guez et al. à paraître).

Le repérage manuel des six catégories identifiées, en croisant les points de vue des urbanistes et des linguistes, constitue une base de travail consolidée pour envisager des interprétations diverses, par exemple en comparant des dynamiques urbaines sur une même période ou sur des périodes différentes. Le repérage automatique des dynamiques urbaines, et donc leur possible extraction, pourra aider à les caractériser, par exemple en établissant une typologie dont les types de dynamiques (extension, transformation, réhabilitation...) pourront être rapportés à des périodes. Une typologie des dynamiques nous renseignera utilement sur les différentes manières de penser la transformation urbaine, le rapport au passé, à la mémoire, à la transmission ou encore à l'économie des ressources. Cette approche de la complexité des dynamiques urbaines pourra nous permettre de croiser des réflexions de différentes périodes, en montrant, par exemple, l'actualité de réflexions anciennes du fait de leur pertinence à penser le vivant, justement à travers ses dynamiques, comme un enjeu socioenvironnemental aujourd'hui majeur. Grâce à l'assistance numerique et à la méthode de construction de nos outils, une grande quantité de textes pourra être analysée et interprétée, ce qui permettra aussi d'identifier des nuances et des complémentarités dans la prise en compte des dynamiques en urbanisme. Le repérage des objets, des lieux ou encore des acteurs pourront également faire l'objet d'analyses montrant des changements d'attention et d'implications au cours de l'histoire de l'urbanisme.
nisme. Le repérage des perceptions pourra aider à identifier des tendances en matière d'évaluation de ce qui est bien ou mal perçu dans les dynamiques urbaines, dans une période donnée, mais aussi en comparant différentes périodes.

À travers les expérimentations en cours et les premiers résultats obtenus, une interprétation de cette dimension essentielle de l'urbanisme qu'est la dynamique, est en train de se consolider grâce aux possibilités de traitement numérique de textes issus de réflexions théoriques et de pratiques produites depuis plus d'un siècle.

REMERCIEMENTS. La recherche est financée par le Labex *Les passés dans le présent*. Nous remercions Aude Da Cruz Lima et Matthieu Vachon pour leur aide précieuse dans la collecte et la gestion des données, leur océrisation et leur nettoyage.

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## Notes

1. L'expression « Grand Paris » désigne le processus d'agrandissement de la capitale engagé depuis la seconde moitié du xIXᵉ siècle. L'appellation, tombée en désuétude, a été reprise au début du xxiᵉ siècle pour donner nom aux projets d'aménagement de la métropole parisienne. Voir, par exemple, le site https://www.inventerlegrandparis.fr.

2. https://documentation.huma-num.fr/sharedocs-traitement/#reconnaissance-de-caracteres-ocr/.

3. https://doranum.fr/enjeux-benefices/principes-fair_10_13143_z7s6-ed26/.

4. https://www.ouvrirlascience.fr/initiez-vous-a-la-science-ouverte/.

5. https://www.lancaster.ac.uk/fass/projects/spatialhum.wordpress/.

6. https://gdr-magis.cnrs.fr.

7. Nous disons qu'un modèle « surpapprend » lorsqu'il donne des prédictions correctes à partir des données d'entraînement, mais qu'il échoue avec de nouvelles données.