# Les humanités numériques, un révélateur de l'écart épistémologique entre l'histoire et l'économie

*Digital Humanities: Revealing the Epistemological Distance Between History and Economics*

Laurent Gauthier

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/4208

DOI : 10.4000/12ypv

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Laurent Gauthier, « Les humanités numériques, un révélateur de l'écart épistémologique entre l'histoire et l'économie », *Humanités numériques* [En ligne], 10 | 2024, mis en ligne le 01 décembre 2024, consulté le 08 juin 2025. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/4208 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12ypv

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

# Les humanités numériques, un révélateur de l'écart épistémologique entre l'histoire et l'économie

## Digital Humanities: Revealing the Epistemological Distance Between History and Economics

Laurent Gauthier

### Résumés

Pourquoi le recours aux humanités numériques est-il si peu répandu en économie et plus précisément en cliométrie – la branche de l'économie qui s'intéresse à l'histoire –, alors qu'il est très courant en histoire ? Afin de répondre à cette question, nous commençons par analyser les distinctions épistémologiques entre histoire et économie, de même que celles entre histoire économique et cliométrie. Sur ces bases, et du fait de ces différences épistémologiques, nous montrons ensuite que le recours aux humanités numériques se construit de manière divergente en histoire et en économie.

Why is the use of digital humanities so uncommon in economics, and more specifically in cliometrics – the branch of economics concerned with history – while it is very common in history? To answer this question, we begin by analysing the epistemological distinctions between history and economics, as well as those between economic history and cliometrics. On this basis, and because of these epistemological differences, we then show that the use of digital humanities has been constructed in divergent manners in history and economics.

### Entrées d'index

MOTS-CLÉS : histoire, économie, épistémologie

KEYWORDS: history, economics, epistemology
1

L'économie, en tant que champ disciplinaire, couvre un assez large domaine. L'une des façons de la définir est de la considérer comme « *the social science that studies the production, distribution, and consumption of goods and services* » (Krugman et Wells 2015). Toutefois, la notion populaire de « freakonomics » (Levitt et Dubner 2009), qui applique l'analyse microéconomique à des conditions *a priori* non économiques, telles que le combat de sumo ou encore les choix de prénom selon les catégories sociales, a quelque peu repoussé les limites de l'économie conventionnelle. Par exemple, Choi (2011) et Dixit (2012) étudient, respectivement, l'étiquette de l'usage du siège des toilettes et l'utilisation d'éponges contraceptives dans la série *Seinfeld*. Fine et Milonakis (2009) ont examiné cette extension de l'économie aux sciences sociales dans son contexte historique et la qualifient d'expansionnisme épistémologique. Une autre extension importante de la recherche en économie est la cliométrie, un développement quantitatif de l'histoire économique qui s'intéresse à l'étude historique de nombreux phénomènes économiques et à la validation, par ces données historiques, de diverses théories économiques.

2

Les humanités numériques fournissant de larges volumes de données directement exploitables, on pourrait s'attendre à ce que de nombreux travaux de recherche en économie s'appuient sur ces données, surtout dans le contexte de l'élargissement épistémologique évoqué plus haut. Ce n'est, cependant, pas le cas. La revue *Digital Scholarship in the Humanities*, par exemple, n'a publié aucun article qui s'appuie sur des méthodes économiques, comme la théorie des jeux ou l'économétrie, ou porte sur des sujets économiques. Même en cliométrie, ce qui, en économie, se rapproche le plus de l'histoire, on n'observe pas de recours fréquent aux humanités numériques. Par contraste, l'usage des humanités numériques en histoire paraît bien plus fréquent, même s'il n'a pas encore été théorisé de manière centralisée, comme nous le verrons. Ce dés intérêt pour les humanités numériques de la part de l'économie interroge et semble paradoxal. Les sciences économiques, à travers l'économétrie, ont favorisé le développement de multiples outils d'analyse quantitative et on peut se demander pourquoi les économistes ne les appliquent pas plus systématiquement aux humanités numériques.

3

Nous évoquons ici les humanités numériques comme un champ académique bien défini mais il est utile de préciser le propos. Comme le soulignent Terras et Vanhoutte (2013), définir les humanités numériques est en soi une construction et dépend de la perspective depuis laquelle on les pratique. Dans leur préface, Schreibman, Siemens et Unsworth (2016) soulignent ainsi une opposition entre deux vues : « *It remains debatable whether digital humanities should be regarded as a "discipline in its own right", rather than a set of related methods* » . Au fond, selon leur analyse, « *What is important today is not that we are doing work with computers, but rather that we are doing the work of the humanities, in digital form* » . Dans le présent article, nous suivrons cette approche de la définition des humanités numériques, plus orientée sur leur finalité que sur le détail de leurs méthodes : le recours à des outils informatiques et quantitatifs visant à faciliter et étendre la recherche en sciences humaines.

4

Afin d'éclairer l'apparent paradoxe de la faible visibilité de l'économie dans les humanités numériques, nous commençons par exposer, dans la première partie, les différences épistémologiques entre l'histoire et l'économie, en examinant notamment l'utilisation de sources primaires par opposition aux faits stylisés, et l'aspect nomothétique de l'économie et de la cliométrie, qui n'est pas compatible avec la méthode historique. Dans la seconde partie, nous analysons la construction de l'usage des humanités
numériques en histoire et en économie. Nous associons les différences importantes entre l'histoire et l'économie dans leur relation aux humanités numériques à l'écart épistémologique entre les deux domaines.

## Des distinctions épistémologiques fondamentales

Nous allons voir que la distinction qui peut être établie entre la cliométrie et l'histoire économique découle de celle qui existe entre l'histoire et l'économie, plus large et plus fondamentale. L'espace entre l'histoire et l'économie, dans lequel résident la cliométrie et l'histoire économique, n'est en effet pas un continuum (Gauthier 2022). On pourrait considérer que le fait que l'économie soit très formelle a pu dissuader les historiens, non formés aux mathématiques, d'intégrer les méthodes issues de l'économie dans leurs analyses. Depuis le milieu du xxᵉ siècle, l'économie est en effet devenue très formelle mathématiquement (Boulding 1948 ; Weintraub 2002). Bien que cela puisse être un élément contributif, nous considérons d'autres causes comme plus importantes dans la justification de l'écart épistémologique entre histoire et économie, telles que l'utilisation de faits stylisés par opposition à des données brutes et la préférence pour des conclusions générales par opposition à des conclusions spécifiques.

### Histoire et cliométrie

Au xxᵉ siècle, les perspectives des historiens sur la définition de l'histoire ont convergé vers un équilibre entre aspirations scientifiques et reconnaissance des limites qu'il y a dans une approche purement positive. Pour Henri-Irénée Marrou (2016 [1954], 24), « l'histoire est la connaissance du passé humain ». Cette perspective sur l'histoire diffère des approches positivistes antérieures car elle replace l'humain dans la science et indique que la connaissance n'est pas construite indépendamment de l'humain. L'histoire peut être ainsi considérée non pas comme une science mais comme le récit scientifiquement élaboré des actions et des inventions de l'humanité, selon la définition de l'histoire de Lucien Febvre (1992 [1952], 19), plus générale que celle de H.-I. Marrou. Ces deux définitions soulignent l'orientation de l'histoire vers la science tout en l'isolant effectivement des sciences exactes.

Parce qu'elle se préoccupe de produire une analyse historique, même si elle se concentre sur l'économie, et parce qu'elle est supposée utiliser la méthode historique, l'histoire économique constitue fondamentalement une branche de l'histoire. Ainsi que l'écrit Ran Abramitzky (2015, 1241) dans son analyse historiographique de l'histoire économique, « We economic historians often care about understanding past societies for their own sake », par opposition aux « économistes modernes ». L'une des premières écoles historiographiques importantes à s'intéresser spécifiquement à l'histoire économique et sociale a été le projet français des *Annales*. Quatre décennies de recherche ont été dominées par l'histoire économique qu'elles ont promue. À la fin des années 1960, l'importance de l'histoire économique pour les historiens a été remise en question et elle a perdu de sa prévalence en raison de la concurrence d'autres domaines, tels que l'histoire anthropologique et l'histoire des mentalités en particulier, ainsi que du *linguistic turn*, qui remettait en question l'objectivité apparente des approches sérielles en histoire. Du point de vue des historiens, l'utilisation

5

6

7
8

de concepts et de techniques issus de l'anthropologie ou de la psychologie, par opposition à l'économie orthodoxe, a commencé à produire des résultats plus intéressants.

La cliométrie, qui fait partie de l'économie, et l'histoire économique, qui fait donc partie de l'histoire, sont deux domaines distincts, bien qu'ils puissent sembler très proches, même si l'histoire économique peut également être quantitative. Selon l'étude des vagues successives de recours aux méthodes quantitatives en histoire économique par Ruggles (2021, 21) : « *The revival of quantification among US historians has roots that are deeper than just technology and data; it also reflects a shift in the theoretical perspective and substantive focus of historians* ». L'établissement de données pertinentes fait en effet partie du travail de l'historien. Une étude récente de Cioni, Federico et Vasta (2023, 45) montre que « *the impact of economic history in economics journals is still modest and has not been growing since 2001* », l'histoire économique, même lorsqu'elle est pratiquée par des économistes, restant à distance de l'économie. Si l'histoire économique s'intéresse à l'étude des événements économiques passés, selon Diebolt et Parent (2011), la cliométrie, elle, est un sous-domaine de l'économie qui applique l'économétrie et la théorie économique aux données construites par l'histoire économique.

9

La cliométrie est néanmoins considérée par beaucoup d'économistes comme une extension de l'histoire économique plutôt que comme une science distincte, la « nouvelle histoire économique », où « nouvelle » peut être interprété comme signifiant « plus formelle » (Haupert 2019). Haupert soutient par ailleurs que l'on peut créditer la cliométrie d'avoir apporté une approche mathématique à l'histoire économique, qui se confinait à une approche purement narrative (Haupert 2017). Du point de vue des économistes, l'histoire économique était un domaine distinct de l'économie, mais s'en est rapprochée en devenant cliométrique (Goldin 1995). En particulier, cette perspective est apparente dans les travaux de Douglas North (Brownlow 2010) et le changement dans la façon dont l'histoire économique a été étudiée est bien documenté (Margo 2018), mais pour certains, les cliométriciens ont perdu une certaine perspective historique dans cette évolution (Cesarano 2006). L'importance de la sérialité temporelle distingue également la cliométrie de l'histoire économique car, comme l'a expliqué Parent (2004), si l'économie en général peut être nomothétique et postuler des lois supposées universellement valables, leur application en histoire s'est concentrée sur les changements dans le temps plutôt que sur les circonstances spécifiques à un moment donné du passé.

10

Pour Diebolt et Haupert (2019), la cliométrie « *represent[s] the quantitative projection of social sciences in the past* ». Même si cela peut être étymologiquement correct, ce n'est pas réellement le cas, à moins que les sciences sociales ne soient complètement réduites à l'économie classique ou que l'économie soit la seule quantification significative dans les sciences sociales. Malgré son étymologie universaliste, la cliométrie ne s'intéresse qu'à l'histoire de l'économie, ignorant les autres aspects des interactions sociales, même si nombre de ces autres aspects de la vie sociale peuvent relever d'un champ d'action élargi de l'économie. Le capital humain, les évolutions financières et monétaires, ou encore la croissance et les cycles, en particulier, sont des thèmes importants en cliométrie. S'il s'agit certes de préoccupations générales, elles sont néanmoins toutes strictement liées à l'étude de l'économie. Même en ce qui concerne l'histoire ancienne, la cliométrie semble fondamentalement liée à l'analyse de l'économie d'un point de vue moderne : Diebolt (2011), par
11

exemple, présente l'application de la cliométrie à l'Antiquité comme tour-
née exclusivement vers la question de l'existence ou non d'une économie
de marché.

On peut inclure avec la cliométrie la cliodynamique (cliodynamics), un
domaine dans lequel l'usage des humanités numériques est limité, comme
pour la cliométrie. N'appartenant ni à l'histoire ni à l'économie, la cliody-
namique partage certaines caractéristiques méthodologiques avec la clio-
métrie, mais elle ne s'appuie pas sur des modèles économiques et
s'intéresse à un éventail de sujets beaucoup plus large que l'économie.
Contrairement à l'histoire économique, la cliodynamique aborde l'histoire
comme une science dure, en utilisant des modèles mathématiques,
souvent empruntés aux sciences biologiques et à la sociologie quantitative
(Turchin et al. 2013 ; Turchin 2018 [2003]). Bien que la technique cliodyna-
mique ne fasse pas appel à des modèles économiques théoriques, elle n'est
pas différente de la cliométrie d'un point de vue méthodologique, dans la
mesure où elle prend fréquemment en compte des facteurs économiques
et démographiques. La cliodynamique utilise souvent des données très
éloignées des sources et couvrant un large éventail de périodes et de
régions géographiques. Ces données sont notamment des estimations
démographiques, des statistiques sur les conflits ou encore sur la produc-
tion économique sur de très longues périodes. Les types de problèmes étu-
diés par la cliodynamique rejoignent dans une large mesure l'étude de la
métahistoire lancée par Arnold Toynbee dans les années 1930, développée
dans Toynbee (1987 [1934]), bien que leurs méthodologies soient significa-
tivement différentes.

Faits stylisés et sources primaires

12

Les économistes utilisent fréquemment des faits stylisés : des résumés
de la réalité, qui saisissent les composantes de cette réalité jugées utiles
pour la modélisation, afin de tester des idées ou de s'en inspirer. Pour Hir-
schman (2016), les faits stylisés sont en effet des « empirical regularities in
search of theoretical, causal explanations » et ils constituent des outils heu-
ristiques utiles dans les sciences sociales en général, bien que dans cer-
tains cas leur pertinence ait été débattue (Narang et LeVeck 2020). Dans
leur étude méthodologique des faits stylisés, Arroyo Abad et Khalifa (2015)
les distinguent de ce qu'ils définissent comme des « faits de base ». Les
faits de base et les faits stylisés prétendent décrire des phénomènes et
sont censés être expliqués par une théorie économique. Cependant, alors
que les faits de base doivent être « validly inferred from reliable data », ce
n'est pas le cas des faits stylisés, qui sont le résultat d'un certain degré
d'interprétation ou de synthèse des faits. Selon ces définitions, il apparaît
que ni les faits stylisés ni les faits de base ne sont en fait des informations
brutes, mais qu'ils sont, par définition, interprétés. L'économie, lorsqu'elle
est appliquée dans un contexte historique, s'appuie souvent sur des faits
 stylisés. Par exemple, dans le cas de l'histoire de la Grèce antique, certains
travaux ont examiné les transitions des régimes politiques dans diffé-
rentes cités, en utilisant des données agrégées provenant de sources
secondaires, qui sont effectivement des faits stylisés (Fleck et Hanssen
2006 ; 2013 ; McCannon 2012) et ne relèvent d'ailleurs pas des humanités
numériques. Pour prendre un autre exemple en économie contemporaine,
l'article de Feigenbaum et Gross (2024) étudie le remplacement des opéra-
teurs téléphoniques par des machines dans les années 1910 et 1920 aux
États-Unis. Ils s'appuient sur des données précises, certaines archives
d'AT&T et les données les plus granulaires de l'US Census, mais ces
données ne relèvent pas particulièrement des humanités numériques et correspondent à la définition de Hirschman des faits stylisés. Les données qui sont par nature de type agrégé, comme c'est le cas dans cet exemple avec l'US Census, sont coupées du détail individuel, qui est au fondement des humanités au sens large, et constituent en elles-mêmes, presque naturellement, des faits stylisés car elles relèvent d'une synthèse.

L'histoire économique, quant à elle, consiste à écrire les éléments de l'histoire qui concernent l'économie, essentiellement à partir de sources primaires. L'historien, comme nous l'avons vu, produit une connaissance du passé humain, selon une méthode qui se veut scientifique, à partir d'un matériau historique. La notion apparemment simple de fait, dans une perspective historique, est en soi contestable. « Les faits, pensez-vous qu'ils sont donnés à l'histoire comme des réalités substantielles, que le temps a enfoui plus ou moins profondément, et qu'il s'agit simplement de déterminer, de nettoyer, de présenter en belle lumière à vos contemporains ? » (Febvre 1992 [1952], 115). Raymond Aron (1991 [1938], 147) est également très clair : « il n'existe pas une réalité historique, toute faite avant la science qu'il conviendrait simplement de reproduire avec fidélité ». H.-I. Marrou (2016 [1954], 45) le précise encore : un document ne constitue pas l'histoire. Par conséquent, le fondement de toute théorie rigoureuse de l'histoire doit être la manière dont les documents sont décrits, suivie d'une méthode pour relier cette description à la justification qui l'établit comme un fait historique. Par exemple, Carroll (2017) a illustré de manière frappante l'écart entre les données sur la violence dans les périodes médiévale et moderne et leur signification réelle ; si l'on se contente de considérer des faits stylisés dépourvus de contexte historique détaillé ou si l'on tente de mettre en série des observations qui sont intrinsèquement différentes, les résultats sont en grande partie contrefactuels.

La méthode historique s'appuie avant tout sur des documents historiques, en particulier sur un corpus de ces documents, et non sur des données ou des faits, puisque les faits historiques doivent être construits. La théorie historique établit un continuum entre l'archive, le document, la source et le corpus, tous liés à la notion de « documents produits par les acteurs de l'histoire étudiée » (Offenstadt 2011, 68). Une définition simple d'un corpus est un ensemble de documents rassemblés dans un but spécifique. Constituer un corpus pour procéder à une analyse historique fait partie intégrante du travail historique et a même été considéré comme définissant suffisamment le fait même d'écrire l'histoire (Febvre 1934, 149). L'écriture de l'histoire s'est appuyée sur la constitution de corpus comme pièce maîtresse de sa méthodologie : « la centralité de l'archive » (Boutier 2014, 10-11). Puisque l'acte même de voir les événements servait de base à l'écriture de l'histoire, il ne pouvait y avoir de notion de corpus ou de document dans l'historiographie ancienne, comme l'a noté Bermejo Barrera (2001). L'importance de s'appuyer sur son expérience personnelle comme témoin des événements implique que l'écriture de l'histoire était surtout centrée sur l'histoire récente et que les textes étaient considérés comme des témoins de seconde zone (Boutier 2014, 12-14). Les historiens n'ont pris en considération la valeur d'un corpus de textes qu'à partir du moment où l'histoire de l'Église a été reconnue comme un champ d'étude. Le témoignage direct des contemporains du Christ avait plus de poids que les témoins personnels de la tradition grecque antique, car ce corpus de textes avait une matérialité, à l'instar des reliques sacrées (Bermejo Barrera 2001, 194). Au cœur de la cristallisation d'une technique historique aux XVIIIe et XIXe siècles, la lecture attentive des textes anciens a évolué vers l'herméneutique. Pour le philosophe du XVIIIe siècle Pierre Bayle,
15

comme le souligne Gunther Pflug (1971), la prédominance du document a d'abord empêché toute opération déductive : « *The scholar's goal consisted of surveying the factual data, penetrating the historical givens, without attempting to impose any order unless it were for mere purposes of clarity* ». Voltaire, puis Turgot, ont éloigné l'histoire des faits bruts pour l'orienter vers une analyse d'inspiration scientifique, s'appuyant sur la raison et le bon sens, rendant ainsi moins centrale la notion de faits purement documentaires. Toujours critique et essentiel, le corpus fonctionne alors avec l'application de la raison et s'insère dans le contexte de la question posée par l'historien (Pflug 1971, 9-12). Avec la professionnalisation de l'écriture de l'histoire au xIXe siècle, la méthodologie de la critique des sources converge vers la pratique actuelle (Offenstadt 2011, 70).

La connaissance historique acquiert alors « *a new configuration thanks to the introduction of two notions: that of document [...] ; and that of the scientific method* » (Bermejo Barrera 2001, 198). Cette perspective établit effective-ment le document et l'aspiration à une démarche scientifique comme les deux facettes d'une même pièce. En effet, dans une approche focale-dienne, l'analyse spécifiquement historique et une forme plus générale d'analyse, commune aux sciences sociales, sont toutes deux issues d'une même source : « la mise en question du document » (Foucault 1969, 13). L'histoire ne cherche pas à interpréter le document, mais à le travailler de l'intérieur et à l'élaborer (Foucault 1969, 14) ; le document ne doit donc pas être considéré comme un matériau inerte. Foucault définit l'écriture de l'histoire comme la manière dont une masse de documents est organisée (Foucault 1969, 14). Dans cette perspective, le travail historique propre-ment dit effectué dans le cadre de l'histoire économique s'arrête une fois que les documents historiques ont été contextualisés et organisés, étape à partir de laquelle commencent les « faits » économiques et la cliométrie.

16

Ainsi, en n'opérant pas nécessairement sur les sources primaires et individuelles, la cliométrie est épistémologiquement déconnectée de l'his- toire. Le recours à des informations stylisées, ou à des faits au sens écono- mique, élimine la méta-information qui accompagne l'établissement de tout « fait » historique. Par conséquent, les résultats cliométriques ne sont pas forcément valables d'un point de vue historique puisqu'ils peuvent être considérés comme une reformulation et une réduction des affirma- tions antérieures d'autres historiens. Certains cliométriciens se sont rendu compte que la cliométrie s'était éloignée de l'histoire économique et l'un de ces critiques, Fenoaltea (2019), a récemment regretté la distance croissante entre les cliométriciens et les sources.

## Le rejet des perspectives nomothétiques en histoire

17

Si la relation aux sources primaires contribue à distinguer l'économie de l'histoire, et la cliométrie de l'histoire économique, ce n'est pas la seule distinction de ce type. En effet, les cliométriciens s'intéressent à des règles universelles, soit de manière déductive, en commençant par la théorie économique générale, soit de manière plus inductive, en recher-chant le modèle formel qui s'adapte le mieux aux données, dans une pers-pective parfois proche de la cliodynamique. Ils recherchent un ensemble de principes plus ou moins universels, ou tentent de les vérifier. Il y a donc un écart fondamental entre l'histoire et l'économie, qui peut rendre leurs approches mutuellement inintelligibles, et qui se ramène à la différence entre une vision nomothétique et une vision idiographique de l'histoire. Ces différences de perspective se traduisent dans la nature de la relation aux données : la recherche de l'universalité en économie nécessite
l'utilisation de données structurées ; de même, la cliométrie doit opérer
sur des entités qui ont été prédéfinies d'une certaine manière, en relation
avec une théorie, et opère sur des faits de base ou stylisés, alors qu'en his-
toire, les données ne sont pas structurées. En économie, les faits stylisés
ou les faits de base sont dérivés de données sous-jacentes et sont conçus
dans le cadre d'une théorie. Dans la liste, dressée par Abramitzky (2015),
de ce que les économistes apprécient en histoire économique, les éléments
principaux sont la possibilité de tester des théories économiques et la pos-
sibilité d'améliorer les politiques économiques, qui relèvent précisément
d'un cadre théorique appliqué au passé. Le grand théoricien de l'économie
Kenneth Arrow (1985) a souligné l'importance qu'il y avait à tenir compte
du contexte historique pour appliquer les lois économiques dans le passé,
mais cela montre bien la présupposition fondamentale de l'existence de
telles lois. Ce que les économistes appellent des faits stylisés, ou des faits
de base, peut en fait être appelé « lois générales » en histoire et fait appel
au concept d'idéal-type wébérien. Ces faits stylisés ne sont pas dérivés
mécaniquement de données ou d'informations brutes, ils sont nécessaire-
ment le résultat d'une analyse et d'une interprétation, lorsqu'ils sont
immergés dans un appareil théorique. Les « faits » économiques, au sens
d'Arroyo Abad et Khalifa (2015), lorsqu'ils se rapportent à l'histoire, sont le
résultat d'un travail historique.

Cependant, il convient non pas de construire des structures, mais seule-
ment d'émettre des hypothèses, dans l'écriture de l'histoire (Marrou 2016
[1954], 166), une perspective qui rejette principalement toute « grande
explication » ainsi que l'utilisation de notions génériques. En effet, on ne
peut pas supposer, en histoire, qu'un modèle général du monde fournirait
une explication satisfaisante de tous les aspects de la réalité. L'histoire se
définissant comme l'étude de phénomènes distincts et singuliers,
H.-I. Marrou estime qu'il est inutile d'élaborer des « lois » historiques. Les
parallèles et les analogies ne constituent pas ces règles, ce sont simple-
ment des exemples qui s'appuient sur quelques caractéristiques com-
munes. L'objectif des sciences sociales, notamment de l'économie, est de
réduire une situation complexe à un modèle simple. Selon Josiah Ober,
historien de la Grèce antique : « *the social scientist's goal of theory testing,
aimed at some more general understanding of human behavior, may be strictly
irrelevant for the historian who remains focused intensively on the Greek past* »
(Canevaro et al. 2018, 6). La pensée économique moderne est utilisée par
les économistes comme cadre d'analyse, ce qui va à l'encontre de la
méthode historique. Il est en effet erroné de vouloir généraliser des
modèles de comportement à partir de l'expérience spécifique qui nous est
familière, selon le regard anthropologique de Pierre Bourdieu sur l'écono-
mie : « En partant du cas particulier de l'action économique dans des
sociétés d'un type particulier comme les nôtres, et plus précisément de
régions particulières de ces sociétés particulières, ils commettent, me
semble-t-il, l'une des erreurs les plus funestes en sciences sociales : celle
qui consiste à universaliser sans le savoir le cas particulier, c'est-à-dire à
donner pour universelles des particularités d'un cas particulier qui
s'ignore comme tel » (Bourdieu 2017, 16). Par conséquent, la recherche de
règles universelles n'est pas pertinente pour l'histoire. La critique de
L. Febvre (1992 [1952], 134) à l'égard du livre de A. Toynbee est également
très révélatrice. Il demande, du point de vue d'un historien : « Si on résiste
à la séduction du magicien ; si on se refuse à l'attitude sentimentale du
croyant assistant au culte ; si on examine froidement les idées, et les
conclusions : quoi de neuf, en tout ceci ; quoi de vraiment neuf et qui
puisse, historiens, nous inciter à un retour sur nous-mêmes, à une
19

condamnation de nos méthodes, à l'adoption de méthodes neuves ? ». En effet, que l'on analyse la métahistoire avec des modèles formels ou avec la perspective de la sociologie classique, cette analyse de relève pas de l'histoire.

Nous voyons donc que deux traits fondamentaux semblent séparer les économistes et les historiens : la préférence de ces derniers pour les sources primaires et leur rejet des modèles généraux souvent formels des économistes. La cliométrie, plus empirique que théorique, ne relève pas moins d'un cadre épistémologique de vérification de modèles économiques, sur la base de données agrégées de nature économique.

20

## Des approches distinctes des corpus numériques

Comme l'ont déclaré Gibbs et Owens (2013, 159), « *historical scholarship increasingly depends on our interaction with data* » et, en effet, une telle affirmation correspondrait probablement à l'intuition de la plupart des historiens. Au fur et à mesure que plus de données deviennent disponibles ou que l'accès à ces données est facilité, il est logique que l'on prête plus d'attention à la manière dont on peut se les procurer, les manipuler et les exploiter. Nous nous penchons en premier lieu sur les liens entre la méthode historique et les humanités numériques. L'économie et l'économétrie, en particulier, du fait de leur scientificité revendiquée, s'appuient également sur de grands volumes de données mais nous allons voir, dans une seconde étape, que leur usage des données est, d'une certaine manière, incompatible avec les humanités numériques.

21

## La numérisation de la méthode historique

Aujourd'hui, constituer un corpus pour faire de l'histoire n'implique pas la collecte physique de manuscrits originaux, d'archives ou d'artéfacts la plupart du temps. Cela implique toutefois habituellement de rassembler des copies de ces documents, ou des notes les concernant, et de les organiser d'une manière ou d'une autre. Dans l'instanciation physique d'un corpus, par exemple, on peut trouver des photocopies d'articles de revues ou de chapitres de livres écrits sur un sujet donné, organisés en dossiers selon une taxonomie pertinente et avec des remarques manuscrites dans leurs marges. Cette manière pratique de créer un corpus ne peut évoluer que jusqu'à un certain point, car à mesure que la taille du corpus atteint des centaines de milliers de pages, il faut ajouter de plus en plus de méta-informations et de structure, et, par exemple, maintenir des listes de références et d'extraits particuliers. Dans ce processus, la numérisation intervient à plusieurs niveaux : l'accès aux documents, l'exploitation des documents, l'organisation des documents, ainsi que le stockage et l'organisation du travail propre à l'historien. Premièrement, les documents eux-mêmes peuvent être identifiés, consultés ou lus sous forme électronique et, à partir de là, ils peuvent être imprimés et devenir une instanciation physique d'un corpus. Le format électronique autorise également l'exploitation automatique des documents, en permettant des recherches de mots ou l'extraction d'extraits de texte pertinents, par exemple, dans le cas de données textuelles. Le regroupement des documents et leur organisation logique peuvent également se faire sous format électronique, en utilisant la logique des répertoirs de fichiers, dans sa forme la plus simple. Les
notes, qu'elles proviennent de sources primaires ou secondaires, peuvent également toutes être saisies et stockées sous forme électronique. Enfin, la production de l'historien elle-même s'effectue dans un traitement de texte. Lorsque toutes ces étapes se déroulent virtuellement plutôt que physiquement, nous n'observons pas nécessairement que plus d'informations sont produites sur la manière dont ces données sont agencées. Cette création et l'utilisation historienne des corpus ne contiennent pas en elles-mêmes une description intégrale de leur construction.

La numérisation à grande échelle du matériel historique ne nécessite pas automatiquement la modélisation formelle de liens complexes entre les éléments qui composent le corpus ; le travail consiste parfois simplement à garantir la qualité du texte ou des données électroniques qui en résultent et à stocker toutes les métadonnées pertinentes relatives aux documents originaux. De tels corpus électroniques sont construits pour être « simples, multiples, ouverts et libres d'accès », comme c'est le cas dans l'exemple particulier d'un corpus de chartes médiévales (Magnani 2017, 64). Néanmoins, lorsque l'information sous-jacente est plus complexe, les historiens abordent la création d'un corpus numérique spécifiquement sous l'apparence d'une ontologie (au sens de la théorie de l'information), c'est-à-dire une représentation formelle de connaissances, habituellement à l'aide d'une base de données, qui offre une vue structurée des données et de certaines de leurs relations.

De ces analyses, cependant, ne subsiste souvent que la pointe de l'iceberg. Pour Philippe Rygiel (2011, 32), « l'historien contemporain apparaît alors d'abord comme un polygraphe hypertextuel dissimulant aux égards l'essentiel des inscriptions qu'il produit » ; il souligne ainsi le fait que la majorité du travail de l'historien n'est pas visible à partir des résultats ou des analyses qu'il publie. L'exemple pratique d'un corpus que nous avons décrit ci-dessus serait en réalité en grande partie caché et ne pourrait être que marginalement déduit du travail historique qui en résulterait. Pour P. Rygiel, les annotations de l'historien, essentiellement sous forme textuelle, constituent le cœur de son travail, sa production. Dans cette perspective, l'enquête historique devient la délimitation d'un corpus, augmenté de ces annotations (Rygiel 2011, 34). La production d'annotations est organiquement liée au corpus matériel sur lequel elle s'appuie. Il semble que l'introduction des outils numériques n'ait eu qu'un impact limité sur les pratiques des historiens : P. Rygiel observe que la production de l'historien, c'est-à-dire ses annotations, est majoritairement réalisée dans un cadre numérique et devrait donc idéalement être rendue accessible à tous mais elle ne l'est généralement pas. Gibbs et Owens (2013, 163) ont également déploré le fait que la manière dont les données sont utilisées par les historiens est rarement bien documentée et rendue accessible : « *Despite some recent methodological experimentation with data, historians have not been nearly as innovative in terms of writing about how they use it* ». En se concentrant sur de nombreux outils dont disposent aujourd'hui les historiens pour l'analyse textuelle (tels que les recherches par mots-clés sur Google ou les archives électroniques des journaux), Tim Hitchcock (2013, 10) a souligné que « *academic historians did not ask for these resources, and nor for the most part have they been directly responsible for their creation* ». Les outils en question ne sont en effet pas spécifiques au domaine de l'histoire. Plus récemment, Siebold et Valleriani (2022, 174) ont souligné la fragmentation des approches des historiens : « *A close look at digital databases, network analysis, and ML shows that a very diverse and highly specialized set of new research practices has evolved, many of which are still being further developed. However, it must also be noted that the current*
24

situation is marked by a certain heterogeneity as to how these new practices
are carried out ». Crymble (2021, chap. 4) dresse un panorama des diffé-
rents outils numériques sur lesquels les historiens sont généralement for-
més, que ce soit au travers de leurs institutions ou en autoapprentissage,
et souligne que les outils en question sont extrêmement divers.

Les perspectives de Rygiel et Hitchcock semblent établir que l'évolution vers les humanités numériques s'est produite malgré les historiens, plutôt que grâce à eux. Les observations d'Hitchcock rejoignent celles de Rygiel : il constate que la manière dont les historiens mènent leur travail n'a pas sensiblement changé depuis les années 1980. Comme on peut le constater, dans la théorisation de l'usage des outils numériques par les historiens, l'accent est resté davantage sur le processus d'écriture de l'histoire que sur les objets à partir desquels elle est écrite : l'historien plutôt que le corpus.

25

L'utilisation par les historiens des humanités numériques relève donc bien de l'application directe de la méthode historique. Les humanités numériques permettent d'accéder à plus d'informations, plus de documents, de mieux les organiser, et elles n'altèrent pas le processus fondamental de recherche en histoire, qui s'appuie sur la méthode historique. Elles sont en continuité avec l'exploitation « traditionnelle » des sources.

L'importance des données structurées en économie

26

La cliométrie, nous l'avons vu, partage avec l'histoire et l'histoire écono-
mique un intérêt pour le passé. On pourrait, dès lors, s'attendre à ce que
les données utilisées par les historiens, notamment électroniques, aient
été également largement exploitées par les cliométriciens, mais ce n'est
généralement pas le cas.

27

On peut tout d'abord relever que l'économie reste un domaine effective-
ment isolé. Comme l'ont montré Fourcade, Ollion et Algan (2015), les cita-
tions de travaux d'autres domaines, en économie, sont plus rares qu'en
sociologie ou en sciences politiques, par exemple. Par ailleurs, les citations
de quelques revues très bien classées sont, en économie, surreprésentées.
En comparaison avec les autres sciences sociales, l'économie tend à moins
s'appuyer sur l'interdisciplinarité. Cette remarque n'est pas en opposition
avec l'expansionnisme épistémologique de l'économie évoqué précédem-
ment (Fine et Milonakis 2009), puisque ce dernier peut ne s'appuyer que
sur une version réduite des problématiques importées, grâce à l'usage des
faits stylisés. Ne nécessitant pas une grande granularité dans la descrip-
tion ou l'analyse d'un phénomène donné, l'économie peut produire des
théories à partir d'informations minimales et n'a donc pas besoin de
recourir à une longue liste de sources.

28

Les méthodes quantitatives fondamentales qui sont utilisées en écono-
mie ne sont cependant pas différentes de celles qui sont utilisées dans les
autres sciences sociales. En sociologie ou en sciences politiques, on trouve
des modèles similaires s'appuyant sur la théorie des jeux, par exemple,
pour rendre compte de l'évolution de conventions ou de situations com-
plexes de conflit. Les méthodes statistiques, quant à elles, sont essentielle-
ment identiques : leurs fondements mathématiques sont les mêmes. Dans
son livre d'introduction à l'économétrie, Koop (2005 [2000]) pose des
bases qui sont tout à fait similaires aux techniques exposées par Brezina
(2018), par exemple, en linguistique des corpus. Le calcul des corrélations,
les tests statistiques ou encore les régressions linéaires sont exactement
les mêmes, que l'on soit en économie ou en linguistique. La distinction ne
se situe pas au niveau du formalisme mathématique, puisque dans ces
deux exemples, les explications sont données de manière non mathéma-
tique. Notamment, « [The book] aims to teach students reasonably sophistica-
ted econometric tools, using simple non-mathematical intuition and practical
examples. Its unifying themes are the related concepts of regression and corre-
lation » (Koop 2005 [2000], xii). Dans le manuel d'Angrist et Pischke
(2009), la préface situe clairement la méthodologie économétrique :
« Anyone interested in drawing useful inferences from data on people can be
said to be an applied econometrician ». En effet, que l'on applique des régres-
sions plus ou moins complexes à des données issues d'expériences en psy-
chologie, d'enquêtes en sociologie, de productions verbales en linguistique
ou encore de votes en sciences politiques, les notions de causalité et d'in-
férence, fondées sur le cadre précis des statistiques, dont l'un des objets
principaux est d'étudier les propriétés mathématiques des tests réalisés
sur les données, ne changent pas. Pour revenir à la comparaison entre la
linguistique des corpus et l'économie, la distinction fondamentale entre
ces deux perspectives sur l'analyse quantitative des données réside dans le
fait qu'en économie, l'analyse consiste en des tests de modèles théoriques
prétendant expliquer des relations économiques, alors qu'en linguistique
des corpus, il s'agit de méthodes heuristiques, un ensemble d'outils per-
mettant de décrire et d'explorer des textes. Les données non structurées
sont de fait rarement exploitées par les économistes. L'analyse d'un large
corpus de textes accessible en format numérique, par des économistes, est
en effet assez rare. Un exemple intéressant est celui d'Ambrosino et al.
(2018), qui s'appuient sur le topic modeling appliqué à des textes d'articles
publiés en économie, afin de proposer une analyse de l'évolution des sujets
abordés par les économistes dans leurs recherches. Cette approche n'est
donc pas économétrique au sens habituel du terme, puisqu'elle ne porte
pas sur les domaines normalement abordés par l'économie, et n'emploie
pas non plus les approches statistiques couramment exploitées (qui sont,
pour la plupart, paramétriques). Un autre exemple est l'étude de Ferrara,
Ha et Walsh (2024), qui examinent les occurrences de termes spécifiques
dans des journaux de la fin du xIXe au début du XXe siècle aux États-Unis
afin de tracer l'évolution d'une épidémie de charançons.

Il existe, en cliométrie comme dans les humanités numériques au sens
large, une exigence de structuration des données pertinente vis-à-vis des
usages anticipés. Pellier (2006) s'est penché sur la question et explicite la
création d'une base de données cliométrique, dans un exemple particulier,
mais ce type d'étude est rare. La question de la structuration des données
n'est en fait habituellement pas posée en économie, puisqu'il va de soi que
les données en question doivent être organisées pour leur exploitation en
économie. En effet, les données sur lesquelles travaillent les économistes
sont souvent, par nature, créées précisément pour cet usage. En histoire,
les documents ou les données disponibles n'ont souvent pas été produits à
l'attention des historiens. On peut évoquer, à titre d'exemple, la base de la
banque de la Réserve fédérale de Saint-Louis aux États-Unis (Federal
Reserve Bank of St Louis 2023), qui contient un très large éventail de
mesures macro- et microéconomiques ou financières, mais aussi sociales,
à l'attention des économistes. Ces derniers travaillent pour beaucoup sur
des sources de données en prise directe avec l'économie, et c'est d'autant
plus vrai en économie financière, où des volumes gigantesques de données
structurées sont accessibles en temps réel, au moment même où
émergent les phénomènes qu'elles mesurent. La cliométrie est, en quelque
sorte, une extension de cette logique dans le passé. Alors qu'en histoire,
nous avons vu que l'on élabore le document, en cliométrie le document est
préconfiguré. On ne trouve pas d'équivalent à la critique systématique des sources en cliométrie, puisqu'elles ont été produites dès le départ dans un objectif de mesure économique.

L'importance de cette exigence d'explicabilité par et pour les modèles s'observe aussi dans le rapport à l'intelligence artificielle en économie. En économétrie, à la différence des sciences humaines et sociales en général, il existe en fait peu d'applications de l'apprentissage automatique ou de l'intelligence artificielle pour représenter des données. Une analyse optique récente sur le sujet (Korinek 2023) montre que ces nouvelles méthodes peuvent apporter énormément à la recherche en économie pour « lire » des documents à grande échelle, organiser des données ou encore effectuer des calculs mathématiques formels mais pas pour modéliser des données stricto sensu ou pour mener des analyses économétriques. La synthèse de l'usage du big data proposée par l'économètre réputé Hal R. Varian (2014) souligne l'importance qu'il y a pour les économistes à se familiariser avec diverses techniques, qui concernent surtout la gestion de bases de données massives qui ne peuvent pas être manipulées avec les outils habituels. Cependant, les outils économétriques qui sont appliqués à ces données restent « classiques », relevant tout au plus des statistiques non paramétriques (qui accordent aux modèles sous-jacents plus de degrés de liberté). Dans une étude similaire, plus axée sur la pertinence de l'intelligence artificielle pour l'évaluation de politiques économiques, Einav et Levin (2014, 13) arrivent aux mêmes conclusions : « many economists see a sharp distinction between predictive modeling and causal inference, and as a result, statistical learning approaches have little to contribute ». Dans son analyse épistémologique de l'histoire économique, Abramitzky (2015, 1248) relève néanmoins que « Creating structured data from unstructured text documents [...] is potentially very promising for economic history » et que « converting qualitative text into quantitative information, the so-called "digitiizing humanity", is another exciting new trend in the humanities ». Dans la mesure où les données non structurées, notamment textuelles, peuvent le devenir, au prix d'efforts non négligeables, elles peuvent être intégrées dans les travaux de recherche en économie mais le degré d'interaction entre spécialistes des humanités et économistes reste encore faible.

Dans le cadre épistémologique de l'économie, les données ou les sources jouent moins un rôle heuristique que dans d'autres sciences sociales et cet état de fait va de pair avec l'importance de la préalable structuration de ces données. Dès lors, il existe une discontinuité entre les données qui relèvent des humanités numériques et l'exploitation qu'il serait possible d'en faire en économie. De même, les outils, telle l'intelligence artificielle générative, dont le développement est généralement associé à une exploitation plus étendue des humanités numériques, ne peuvent pas facilement s'insérer dans une position médiatrice au sein du processus de recherche économique.

## Conclusion

Alors que les sciences économiques s'appuient sur de grandes quantités de données, tout autant que l'histoire est indissociable des sources et des documents sur lesquels elle se fonde, nous avons vu que ces deux domaines abordent les humanités numériques de manière presque opposée. En économie, les données jouent moins un rôle heuristique et on leur accorde, pour ainsi dire, moins de degrés de liberté. En histoire, la plus
grande liberté qu'apportent les humanités numériques quant à l'accès, au traitement et à l'analyse des sources est une opportunité, désormais large- ment exploitée par les historiens.

Ces différentes perspectives sont liées aux écarts épistémologiques entre l'histoire et l'économie, en particulier entre l'histoire et la cliomé- trie, que nous avons identifiés. Le cadre théorique formel de l'économie, renforcé par l'importance des références internes dans la recherche, exige d'être projeté sur l'information brute pour la configurer. De manière tau- tologique, on pourrait arguer que les humanités numériques pourront constituer une matière d'analyse à part entière en économie une fois qu'elles seront devenues une source de données économiques, au sens où elles seront structurées pour cet usage. Tant qu'il n'existe pas de cadre théorique en économie permettant de structurer ces données, elles ne pourront pas y être intégrées.

REMERCIEMENTS. Je remercie Steven Durlauf (université de Chicago), Josiah Ober (université de Stanford), Antoine Parent (université Paris VIII Vincennes – Saint-Denis) et François Velde (Federal Reserve Bank of Chi- cago) ainsi que les relecteurs anonymes pour leurs remarques et sug- gestions sur cette recherche.

Bibliographie

Abramitzky, Ran. 2015. « Economics and the Modern Economic Historian ». *The Journal of Economic History* 75 (4) : 1240-1251. https://doi.org/10.1017/S0022050715001667.

Ambrosino, Angela, Mario Cedrini, John B. Davis, Stefano Fiori, Marco Guerzoni et Massi- miliano Nuccio. 2018. « What Topic Modeling Could Reveal About the Evolution of Econo- mics ». *Journal of Economic Methodology* 25 (4) : 329-348. https://doi.org/10.1080/1350178X. 2018.1529215.

Angrist, Joshua D. et Jörn-Steffen Pischke. 2009. *Mostly Harmless Econometrics. An Empiri- cist's Companion*. Princeton : Princeton University Press.

Aron, Raymond. 1991 [1938]. *Introduction à la philosophie de l'histoire. Essai sur les limites de l'objectivité historique*. Paris : Gallimard.

Arrow, Kenneth J. 1985. « Economic History : a Necessary Though Not Sufficient Condition for an Economist. Maine and Texas ». *The American Economic Review* 75 (2) : 320-323. http://www.jstor.org/stable/1805618.

Arroyo Abad, Leticia et Kareem Khalifa. 2015. « What Are Stylized Facts ? » *Journal of Eco- nomic Methodology* 22 (2) : 143-156. https://doi.org/10/ghdd4g.

Bermejo Barrera, Jose Carlos. 2001. « Making History, Talking About History ». *History and Theory* 40 (2) : 190-205. https://doi.org/10/b9d829.

Boulding, Kenneth E. 1948. « Samuelson's Foundations : the Role of Mathematics in Eco- nomics ». *Journal of Political Economy* 56 (3) : 187-199. https://doi.org/10/c6gvdv.

Bourdieu, Pierre. 2017. *Anthropologie économique. Cours au Collège de France*. 1992-1993. Paris : Le Seuil.

Boutier, Jean. 2014. « L'usage historien des archives ». Dans *Corpus, sources et archives*, édité par Jean Boutier, Jean-Louis Fabiani et Jean-Pierre Olivier de Sardan, 9-22. Tunis : Institut de recherche sur le Maghreb contemporain. http://books.openedition.org/irmc/77 6.

Brezina, Vaclav. 2018. *Statistics in Corpus Linguistics. A Practical Guide*. Cambridge : Cam- bridge University Press.

Brownlow, Graham A. 2010. « Structure and Change : Douglass North's Economics ». *Jour- nal of Economic Methodology* 17 (3) : 301-316. https://doi.org/10.1080/13501781003792662.

Canevaro, Mirko, Andrew Erskine, Benjamin D. Gray et Josiah Ober, éd. 2018. *Ancient Greek History and Contemporary Social Science*. Edinburgh : Edinburgh University Press.
Carroll, Stuart. 2017. « Thinking With Violence ». *History and Theory* 56 (4): 23-43. https://doi.org/10/gk7sz3.

Cesarano, Filippo. 2006. « Economic History and Economic Theory ». *Journal of Economic Methodology* 13 (4): 447-467. https://doi.org/10.1080/13501780601049038.

Choi, Jay P. 2011. « Up or Down ? A Male Economist's Manifesto on the Toilet Seat Etiquette ». *Economic Inquiry* 49 (1): 303-309. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2009.00277.x.

Cioni, Martina, Giovanni Federico et Michelangelo Vasta. 2023. « Is Economic History Changing Its Nature ? Evidence from Top Journals ». *Cliometrica* 17 (1): 23-48. https://doi.org/10.1007/s11698-022-00242-z.

Crymble, Adam. 2021. *Technology and the Historian. Transformations in the Digital Age*. Urbana: University of Illinois Press.

Diebolt, Claude. 2011. « The Stakes of Cliometrics in Ancient History ». *Historical Social Research* 36 (3): 350-361. https://doi.org/10.12759/hsr.36.2011.3.350-361.

Diebolt, Claude et Michael Haupert, éd. 2019. *Handbook of Cliometrics*. 2e éd. Cham: Springer. http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-00181-0.

Diebolt, Claude et Antoine Parent. 2011. *Essais cliométriques. Capital humain, monnaie et finance, croissance et cycles*. Berne: Peter Lang.

Dixit, Avinash. 2012. « An Option Value Problem from Seinfeld ». *Economic Inquiry* 50 (2): 563-565. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2011.00377.x.

Einav, Liran et Jonathan Levin. 2014. « The Data Revolution and Economic Analysis ». *Innovation Policy and the Economy* 14: 1-24. https://doi.org/10.1086/674019.

Febvre, Lucien. 1934. « Comptabilité et chambre des comptes ». *Annales d'histoire économique et sociale* 6 (26): 148-153. http://www.jstor.org/stable/27573281.

Febvre, Lucien. 1992 [1952]. *Combats pour l'histoire*. Paris: Armand Colin.

Federal Reserve Bank of St Louis. 2023. « FRED Economic Data ». 2023. https://fred.stlouisfed.org.

Feigenbaum, James et Daniel P. Gross. 2024. « Answering the Call of Automation: How the Labor Market Adjusted to Mechanizing Telephone Operation ». *The Quarterly Journal of Economics* 139 (3): 1879-1939. https://doi.org/10.1093/qje/qjae005.

Fenoaltea, Stefano. 2019. « Spleen : the Failures of the Cliometric School ». *Annals of the Fondazione Luigi Einaudi* 53 (2): 5-24. https://doi.org/10/gk97p7.

Ferrara, Andreas, Joung Yeob Ha et Randall Walsh. 2024. « Using Digitized Newspapers to Address Measurement Error in Historical Data ». *The Journal of Economic History* 84 (1): 271-306. https://doi.org/10.1017/S0022050723000530.

Fine, Ben et Dimitris Milonakis. 2009. *From Economics Imperialism to Freakonomics. The Shifting Boundaries Between Economics and Other Social Sciences*. London: Routledge. http://doi.org/10.4324/9780203880289.

Fleck, Robert K. et F. Andrew Hanssen. 2006. « The Origins of Democracy : a Model With Application to Ancient Greece ». *The Journal of Law and Economics* 49 (1): 115-146. https://doi.org/10.1086/501088.

Fleck, Robert K. et F. Andrew Hanssen. 2013. « How Tyranny Paved the Way to Democracy : the Democratic Transition in Ancient Greece ». *The Journal of Law and Economics* 56 (2): 389-416. https://doi.org/10.1086/670731.

Foucault, Michel. 1969. *L'Archéologie du savoir*. Paris: Gallimard.

Fourcade, Marion, Etienne Ollion et Yann Algan. 2015. « The Superiority of Economists ». *Journal of Economic Perspectives* 29 (1): 89-114. https://doi.org/10.1257/jep.29.1.89.

Gauthier, Laurent. 2022. « Putting Clio Back in Cliometrics ». *History and Theory* 61 (2): 289-311. https://doi.org/10.1111/hith.12260.

Gibbs, Fred et Trevor Owens. 2013. « The Hermeneutics of Data and Historical Writing ». Dans *Writing History in the Digital Age*, édité par Jack Dougherty et Kristen Nawrotzki, 159-170. Ann Arbor: University of Michigan Press.

Goldin, Claudia. 1995. « Cliometrics and the Nobel ». *Journal of Economic Perspectives* 9 (2): 191-208. https://doi.org/10.1257/jep.9.2.191.

Haupert, Michael. 2017. « The Impact of Cliometrics on Economics and History ». *Revue d'économie politique* 127 (6): 1059-1081. https://doi.org/10.3917/redp.276.1059.

Haupert, Michael. 2019. « History of Cliometrics ». Dans *Handbook of Cliometrics*, édité par Claude Diebolt et Michael Haupert, 3-32. Cham: Springer.
Hirschman, Daniel. 2016. « Stylized Facts in the Social Sciences ». *Sociological Science* 3 : 604-626. https://doi.org/10.15195/v3.a26.

Hitchcock, Tim. 2013. « Confronting the Digital. Or How Academic History Writing Lost the Plot ». *Cultural and Social History* 10 (1) : 9-23. https://doi.org/10/gc3gsg.

Koop, Gary. 2005 [2000]. *Analysis of Economic Data*. 2ᵉ éd. Chichester : Wiley.

Korinek, Anton. 2023. « Generative AI for Economic Research : Use Cases and Implications for Economists ». *Journal of Economic Literature* 61 (4) : 1281-1317. https://doi.org/10.1257/je l.20231736.

Krugman, Paul R. et Robin Wells. 2015. *Economics*. 4ᵉ éd. New York : Worth Publishers.

Levitt, Steven D. et Stephen J. Dubner. 2009 [2005]. *Freakonomics. A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything*. New York : Harper Perennial.

Magnani, Eliana. 2017. « Un corpus structuré et hétérogène de textes latins médiévaux (Bourgogne, vᵉ-xvᵉ siècle) ». *Bulletin du CERCOR* 41 : 59-65.

Margo, Robert A. 2018. « The Integration of Economic History into Economics ». *Cliome trica* 12 (3) : 377-406. https://doi.org/10/gmdj4v.

Marrou, Henri-Irénée. 2016. *De la connaissance historique*. Paris : Le Seuil.

McCannon, Bryan C. 2012. « The Origin of Democracy in Athens ». *Review of Law & Econo- mics* 8 (2) : 531-562. https://doi.org/10.1515/1555-5879.1597.

Narang, Neil et Brad L. LeVeck. 2020. « Stylized Facts and Comparative Statics in (Social) Science Inquiry ». *International Studies Quarterly* 64 (2) : 482-485. https://doi.org/10.1093/i sq/sqaa006.

Offenstadt, Nicolas. 2011. « Archives, documents, sources ». Dans *Historiographies I. Concepts et débats*, édité par Christian Delacroix, François Dosse, Patrick Garcia et Nicolas Offenstadt, 220-231. Paris : Gallimard.

Parent, Antoine. 2004. « L'analyse économique est-elle intemporelle ? » *Temporalités* 1 : 98-106. https://doi.org/10/gg96f4.

Pellier, Karine. 2006. « Contributions of Data Management to Cliometrics ». *Journal of the Association for History and Computing* 9 (1). http://hdl.handle.net/2027/spo.3310410.0009.1 02.

Pflug, Gunther. 1971. « The Development of Historical Method in the Eighteenth Century [1954] ». *History and Theory* 11 : 1-23. https://doi.org/10/ccrnm3.

Ruggles, Steven. 2021. « The Revival of Quantification : Reflections on Old New Histories ». *Social Science History* 45 (1) : 1-25. https://doi.org/10.1017/ssh.2020.44.

Rygiel, Philippe. 2011. « L'enquête historique à l'ère numérique ». *Revue d'histoire moderne et contemporaine* 58-4 bis (5) : 30-40. https://doi.org/10/gkmrf7.

Schreibman, Susan, Ray Siemens et John Unsworth, éd. 2016. *A New Companion to Digital Humanities*. Chichester : Wiley.

Siebold, Anna et Matteo Valleriani. 2022. « Digital Perspectives in History ». *Histories* 2 (2) : 170-177. https://doi.org/10.3390/histories2020013.

Terras, Melissa et Edward Vanhoutte. 2013. « Introduction ». Dans *Defining Digital Humani- ties. A Reader*, édité par Melissa Terras, Julianne Nyhan et Edward Vanhoutte, 1-10. Farn- ham : Ashgate.

Toynbee, Arnold J. 1987 [1934]. *A Study of History*. Vol. 1 et 2. Oxford : Oxford University Press.

Turchin, Peter. 2018 [2003]. *Historical Dynamics. Why States Rise and Fall*. Princeton : Prin- ceton University Press.

Turchin, Peter, Thomas E. Currie, Edward A.L. Turner et Sergey Gavrilets. 2013. « War, Space, and the Evolution of Old World Complex Societies ». *Proceedings of the National Aca- demy of Sciences* 110 (41) : 16384-16389. https://doi.org/10.1073/pnas.1308825110.

Varian, Hal R. 2014. « Big Data : New Tricks for Econometrics ». *Journal of Economic Pers- pectives* 28 (2) : 3-28. https://doi.org/10.1257/jep.28.2.3.

Weintraub, E. Roy. 2002. *How Economics Became a Mathematical Science*. Durham : Duke University Press.
## Auteur

### Laurent Gauthier

UMR 7041 Arscan, équipe Espri, université Paris-Nanterre, Nanterre, France
Laurent Gauthier, docteur en mathématiques, en économie et en sciences de gestion, tra-
vaille en finance en tant que spécialiste de la titrisation et mène des recherches en his-
toire ancienne, en cliométrie, en économie financière et en sciences de la complexité.

ORCID 0000-0001-6639-5453

laurent.o.gauthier@gmail.com

## Droits d'auteur

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

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.