#GraphPoem : Holisme analytique-créatif, le genre D(H) et la performance informatique subversive

\#GraphPoem: Analytical-creative Holism, the D(H) Genre and Subversive
Computer Performance

Chris Tanasescu et Raluca Tanasescu

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OpenEdition
Journals

**Édition électronique**

URL : https://journals.openedition.org/recherchestravaux/4900

DOI : 10.4000/recherchestravaux.4900

ISSN : 2605-8383

**Éditeur**

UGA Éditions/Université Grenoble Alpes

**Édition imprimée**

ISBN : 978-2-37747-379-3

**Référence électronique**

Chris Tanasescu et Raluca Tanasescu, « #GraphPoem : Holisme analytique-créatif, le genre D(H) et la performance informatique subversive », *Recherches & Travaux* [En ligne], 100 | 2022, mis en ligne le 11 octobre 2022, consulté le 08 décembre 2024. URL : http://journals.openedition.org/recherchestravaux/4900 ; DOI : https://doi.org/10.4000/recherchestravaux.4900

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#GraphPoem : Holisme analytique-
créatif, le genre D(H) et la
performance informatique
subversive

\#GraphPoem: Analytical-creative Holism, the D(H) Genre and Subversive Computer Performance

Chris Tanasescu et Raluca Tanasescu

<footnote n="1">1. Basé sur un concept original initialement articulé par Chris Tanasescu dans plusieurs publications à San Diego State University à partir de 2010, le projet *Graph Poem* a démarré grâce à une subvention de trois ans par le Conseil canadien de recherches en sciences humaines au sein du département d'informatique de l'université d'Ottawa (le NLP Lab) en 2014 et s'est poursuivi entre-temps à l'université catholique de Louvain dans le but de développer des algorithmes et des outils spécifiques pour l'analyse computationnelle de la poésie. Au fil du temps, ces résultats se sont avérés pertinents pour les domaines des humanités numériques/digital humanities (HN/DH), du traitement automatique du langage naturel/natural language processing (TALN/NLP), des études littéraires, ainsi que pour l'écriture créative (ou la littérature électronique) et pour la performance computationnelle. Le nom lui-même, *Graph Poem*, fait référence au fait que les classificateurs computationnels de poésie sont déployés pour représenter les corpus de poésie sous forme de graphes de réseaux qui sont, à leur tour, analysés en raison de leurs caractéristiques pertinentes pour la théorie des graphes qui se reflète dans les corpus et les poèmes.</footnote>

<footnote n="2">2. Le présent article décrit l'approche analytique-créative globale du poème graph et la poétique holistique qui en découle. Cette dernière se réfère à deux aspects : premièrement, une analyse approfondie (asymptotiquement) et complète de chaque caractéristique poétique, puis de plusieurs et finalement de toutes ces caractéristiques ; deuxièmement, à la poésie vue comme un phénomène intégral de médias, d'inscription et de performativité. Ensuite, nous argumenterons brièvement en faveur de la</footnote>
pertinence d'une telle poétique pour une constellation de médias, de disciplines et de phénomènes qui se rejoignent sous un terme générique que nous avons appelé D(H). Enfin, nous illustrerons et réfléchirons à son efficacité discutable dans la construction ou la mise en œuvre subversive de communautés basées sur l'espace numérique en ou comme performance.

Une approche holistique

3 Tout d'abord, nous examinerons en détail notre approche holistique définitoire, puis nous reviendrons sur ses fondements et avantages analytiques et créatifs. Dans notre cas, l'approche holistique consiste à créer des algorithmes et des outils pour l'analyse d'un nombre croissant de caractéristiques poétiques (asymptotiquement, toutes) de manière continuellement améliorée et affinée, puis à traduire tous ces classificateurs automatiques en couches de « graphes poétiques » représentant certains corpus. Ces graphes deviendront ainsi des réseaux (de plus en plus) denses et leur analyse fournira à son tour des informations complexes, nuancées et parfois surprenantes sur les corpus qu'ils représentent. Ces connaissances seront néanmoins ancrées dans la poétique holistique computationnelle globale. Alors que divers projets d'analyse computationnelle de la poésie ont produit des résultats remarquables, quoique isolés, il semble qu'il y ait un double avantage à adopter une approche holistique du genre. Premièrement, tenter de traiter informatiquement de plus en plus de caractéristiques poétiques d'une manière progressivement plus fine peut finalement offrir aux spécialistes en analyse poétique les outils et les méthodes nécessaires pour aborder les données (de la poésie) de manière complexe et pertinente à travers les styles, les périodes, les régions, voire les langues, sous un éventail d'angles large et flexible. Deuxièmement, la résolution de certaines des tâches les plus complexes de l'analyse de la poésie peut, comme nous le verrons dans certains cas, donner lieu à des résultats et des possibilités d'une efficacité critique au-delà du genre, pour d'autres données et formes textuelles.

4 L'une des préoccupations de nos publications précédentes dans le domaine du TALN était donc de faire valoir la pertinence de la poésie au-delà du genre en soi, dans le cadre plus large du TALN et des HN. Par exemple, nous avons développé des classificateurs de métaphores que nous avons entraînés sur des données poétiques et non poétiques — en tirant parti de la littérature TALN existante sur les données non littéraires. Ces classificateurs se sont avérés meilleurs que ceux qui avaient été entraînés par d'autres auteurs sur les données non poétiques ou par nous sur les données poétiques¹. Sur cette base, nous avons été en mesure de construire une approche d'apprentissage profond de la métaphore et donc de commencer à plaider, dans le processus, en faveur de la place potentiellement significative de la poésie dans les HN². Nous nous sommes particulièrement référés aux HN dont le champ d'application n'aurait pas peur d'une transdisciplinarité et d'une post-disciplinarité profondes et étendues puisque, par exemple, certains instruments TALN très nécessaires que nous avons développés, tels que les word embeddings entraînés sur des corpus de poésie, se sont avérés meilleurs pour toute analyse de texte que d'autres instruments « connus³ ». Dans les publications que nous avons mentionnées⁴, nous avons donc tenté de faire valoir, de façon explicite, la pertinence de la poésie au-delà du genre en soi. Dans le cadre plus large du TALN et des HN, le fait de se concentrer sur
la poésie a permis d'ouvrir d'autres voies et de résoudre d'autres problèmes d'intérêt général, nouveaux ou persistants.

Mais nous utilisons ici le terme « holistique » dans un autre sens également : la poésie comme un phénomène intégral de médias, d'inscription et de performativité. La condition ontologique actuelle, qui implique d'être intégré dans le média et dans l'espace électronique, met en avant la poésie en tant que genre possible de l'espace numérique⁵ tout en faisant apparaître la double nature conséquente du poème en tant que document et performance à la fois⁶. Nous exprimons cette représentativité et cette double nature sous le terme générique de D(H). Le D représente le numérique en général — espace, médias et applications numériques — ainsi que les données. Lorsque le H est également présent, nous avons là l'acronyme anglais largement connu des humanités numériques. Nous pensons cependant qu'une différence majeure est apportée par notre projet et d'autres contributions récentes⁷ et que, dans certains cas, les caractéristiques poétiques sont définies et poursuivies de manière plus complexe ou subtile. Le H en DH est, en d'autres termes, plus subtil et plus sophistiqué que dans la littérature antérieure, alors que cette sophistication a déjà été affinée par l'hypothèse théorique de la computationalité. Dans certaines des recherches récentes pertinentes, la composante des humanités possède donc une numérisation *a priori*. C'est-à-dire que les H sont informées par le D avant (et pour) être traitées d'une manière D (voire numérique) en HN. Cette numérisation *a priori* précède et rend en même temps possible la numérisation (ou la « DHisation ») des humanités. Implicitement ou explicitement, l'écriture, la poésie en particulier, est considérée comme fondamentalement computationnelle, d'autant plus que le chevauchement de la composition (littéraire) et de la computation a déjà été évoqué⁸.

Pourtant, le D peut être lu (aux côtés de « données ») comme une *datafication* et, par conséquent, le DH peut également représenter un « patrimoine numérique » [digital *heritage*]. Non seulement la poésie est numérisée et donc transformée en « simples » données, mais l'évolution d'un projet comme *Graph Poem* implique la conversion⁹ et la génération de données. La première a abondamment mis en évidence l'approche analytique-créative du projet. Dans le cadre de l'anthologie assemblée par ordinateur "US" *Poets Foreign Poets*¹⁰, nous avons transmédié et/ou transcréé la plupart des contributions à la section « *Digital Poets* » tout en-assemblant le graphique du réseau du corpus. Le poème multimédia de Maria Mencia, « Le Winnipeg, le bateau de l'espoir, le poème qui a traversé l'Atlantique », a été transformé en un mésostiche généré par un algorithme qui a retrouvé et illustré une correspondance insoupçonnée entre deux personnages du poème, Mencia (le grand-père de la poète) et Neruda (Pablo Neruda, le poète chilien)¹¹. La génération de données est également impliquée dans cet exemple, tout comme le mésostiche susmentionné a été généré par nos algorithmes et a été ajouté au corpus. La frontière est donc mince entre transmédiation et génération et, dans notre cas, la transcréation et/ou la traduction computationnelle est ce qui les lie inextricablement. La traduction telle qu'elle est impliquée dans le *Graph Poem* peut donc signifier au moins plusieurs choses, nous avons « soit répliqué les algorithmes qui avaient généré les originaux, soit développé de nouveaux algorithmes pour générer les poèmes roumains présentés comme des traductions des poèmes anglais, soit inventé des modalités pour "gâcher" à la fois l'original et le processus de traduction¹² ». De plus, nous avons appelé « traduction » la représentation du corpus initial de poèmes comme (la « traduction » en) un graphe de réseau et aussi les algorithmes d'expansion du réseau qui ont cherché des poèmes avec certaines caractéristiques en tant que nœuds
de réseau à inclure dans le corpus croissant¹³. Toujours en ce qui concerne la traduction, il faut mentionner un développement plus récent dans lequel nous avons utilisé — sans doute pour la toute première fois — la modélisation de sujets pour la traduction informatique de l'anglais vers l'anglais et le roumain de corpus « hybridés » (avec d'autres corpus) et transcrits selon la « prosodie informatique » émergeant dans le processus¹⁴. Cette dernière méthode, bien qu'elle soit évidemment pertinente pour la génération de données, a également une orientation significative en matière de patrimoine numérique (DH). Au fur et à mesure du développement holistique, de nouvelles facettes de nos corpus en expansion seront révélées et de nouveaux modes et spécificités émergeront, y compris différents sous-corpus à absorber dans le processus d'expansion du corpus. Il en résulte des préoccupations liées au patrimoine numérique pertinentes pour notre propre projet, tout comme la transmission des données, pour les inclure à notre projet, implique soit la datafication, soit le patrimoine numérique, soit les deux¹⁵.

En développant notre projet, nous nous sommes rendu compte qu'il y a un aspect paradoxal intéressant dans notre recherche et dans ces résultats en particulier. D'une part, c'est l'approche holistique de la poésie en tant que genre qui nous a menés là. La concentration provisoirement exhaustive sur la poésie et ses caractéristiques formelles et stylistiques établies nous a amenés à formuler des questions pertinentes pour les domaines de l'analyse de texte, du TALN et des HN en général. D'autre part, en consolidant nos données et nos méthodes avec des approches et des corpus textuels étrangers non poétiques, nous avons obtenu de meilleurs résultats pour la poésie qu'avec des corpus textuels poétiques. Par conséquent, la poésie s'est avérée utile pour une multitude d'autres sujets des HN, mais elle a également bénéficié d'une convergence avec d'autres types de données et d'intérêts de recherche.

Parmi ces derniers, un intérêt peut-être moins habituel dans le contexte a été la performance. Dans la section suivante, nous soulignerons quelques événements illustratifs qui peuvent aider à développer les concepts théoriques de performance et de document que nous avons proposés en relation avec la poésie dans les HN. Ceci est en fait intimement lié à la pertinence sociale et politique de la poésie, comme le montrent les approches informatiques et les projets tels que *Graph Poem*.

## Poésie, médias, inscription et performativité

« *Readingwriting* », selon les termes de Lori Emerson¹⁶, renvoie à une réalité dans laquelle toute inscription est aussi une instance de lecture (et inversement), où les textes numériques ne peuvent être lus que s'ils sont réinscrits, réinstanciés dans le support. Google, par conséquent, ne lit pas seulement ce que nous écrivons mais écrit aussi spécifiquement pour chacun d'entre nous, ce que nous lisons (*ibid*.). Dans le cas du *Graph Poem*, cette observation a donné lieu, comme indiqué auparavant, à un encadrement de la lecture-écriture en tant qu'algorithmes, scripts de codage et fichiers/interfaces se lisant et se (ré)écrivant mutuellement en inscrivant/performant des poèmes. Les êtres humains eux-mêmes sont impliqués dans ce processus en tant que données ou algorithmes (ou lecteurs-écrivains/opérateurs d'algorithmes), tout comme, bien sûr, les poèmes. Ces derniers, en tant que nœuds dans des poèmes en réseau (toujours) plus larges, lisent et (ré)écrivent les autres nœuds de poèmes et les réseaux dans lesquels ils sont intégrés, tout en étant eux-mêmes lus et écrits par, et
dans, ces derniers. Cela nous a conduits à revisiter (c'est-à-dire relire et réécrire) le
poème sur support numérique en tant qu'artefact informatique et lecteur-écrivain
automatique, et à relier intimement les communautés, les corpus et l'IA en réseau
comme étant fondés sur des points communs de lecture-écriture performative entre les
êtres humains, les poèmes et les machines¹⁷.

10 Trois événements récents présentés par MARGENTO¹⁸ (l'équipe du *Graph Poem*) ont illustré numériquement cette notion : #GraphPoem au Digital Humanities Summer Institute (DHSI) 2019, 2020 et 2021. Lors de ces événements, les participants (au DHSI mais aussi fondamentalement toute personne qui était inscrite à l'événement) ont eu accès à un script de codage (en Python) sur JupyterHub générant un réseau. Le réseau représentait un corpus croissant de poèmes auquel les participants avaient la possibilité de contribuer en exécutant eux-mêmes le code, ce qui permettait de mettre à jour et d'étendre le graphe en permanence. Chaque fois qu'il était exécuté, le code calculait également deux types de centralité — la proximité et l'interdépendance — et recherchait les nœuds (de poèmes) ayant un faible classement dans la première catégorie et un classement élevé dans la seconde ; en d'autres termes, les nœuds qui étaient à la fois vraiment marginaux et pourtant de puissants connecteurs au sein du réseau.

11 Un robot Twitter — @GraphPoem — échantillonnait ensuite ces poèmes particuliers dans le corpus, les associant à certaines œuvres audio-vidéos de MARGENTO, et titrait les *tweets* résultants avec les *hashtags* de l'institut d'été et de la conférence. Ces derniers étaient destinés (par le biais de notifications *push*) à inciter — et en fait, au début, à distraire de manière trompeuse, voire à embêter — les participants qui n'avaient pas été avertis de l'intervention du robot et qui n'avaient donc aucune idée que l'expérience impliquait plus qu'un simple carnet JupyterHub. Les notifications qui ne cessaient d'affluer ont cependant rapidement fait prendre conscience à tous que la « performance » mentionnée dans la description de l'événement du programme DHSI 2019¹⁹ consistait en des *tweets* du robot (voir la figure 1) : ce sont en fait ces *tweets* qui, de temps à autre, reflétaient la contribution des participants à l'expansion du corpus et les centralités des réseaux qui en résultaient.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. — Le bot @GraphPoem (DHSI, 2021).</figcaption></figure>

© Photo : Chris Tanasescu.

12 Le robot n'échantillonnait pas un corpus au hasard, comme c'est souvent le cas avec les robots littéraires, mais *tweetait* des poèmes et d'autres textes fournis par notre propre algorithme d'analyse de réseau à partir d'un corpus élargi collectivement. Nos données collaboratives en réseau — telles qu'elles ont été « lues » et analysées par nos algorithmes — ont ainsi été « traduites » sur le Web, inscrites et interprétées sur Twitter puis sur Facebook sous la forme d'une performance hypermédia diffusée en direct en 2020 et 2021 (voir la figure 2)²⁰, en poursuivant et étendant la performance du #GraphPoem dans l'espace numérique. Cependant, dans ce cas, la communauté a été directement impliquée dans la génération du contenu de ces *tweets* et fils de discussion, non pas en contribuant simplement au « contenu utilisateur » des structures et mécanismes prédéfinis d'une certaine section du Web (appartenant à une entreprise et/ou contrôlés par un système), mais en amenant ces derniers à accueillir leurs propres données, telles qu'elles sont structurées, analysées et échantillonnées (pour l'Internet) par leurs propres algorithmes partagés.

13 On peut noter qu'il y a une utilisation définie de données et d'algorithmes que la communauté a fournis dans ces tentatives « d'invasion » ou de « post-occupation » de sections ou de plateformes du Web (voir *infra*). Les expériences menées dans ce contexte n'étaient pas conditionnées par ou dépendantes des ressources allouées ou autorisées par les paramètres spécifiques du réseau. Une partie du contournement mentionné des positions prédéfinies et des degrés de liberté accordés par le système a été accomplie en jonglant avec deux lieux principaux pour notre performance de 2019, JupyterHub et Twitter, et trois en 2020 et 2021, en ajoutant Facebook (tout en utilisant Zoom pour échantillonner divers matériaux, formats et médias dans le même événement de *livestream* sur cette dernière plateforme). Ce jonglage a permis de
travailler avec des données aussi volumineuses que celles que les participants et nous-mêmes devions assembler collectivement, puisque cela dépendait simplement de la capacité du bac à sable JupyterHub du DHSI/université de Victoria (et en alternance avec un serveur JupyterHub créé par un membre de MARGENTO sur Google Cloud pour l'édition 2021), et non des conditions ou paramètres autorisés par Twitter. Le résultat de nos propres algorithmes a néanmoins été échantillonné sur les principales plateformes systémiques et appartenant à des entreprises, Twitter inclus.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2. — Capture d'écran du livestream « \#GraphPoem @ DHSI 2021 » (DHSI, 2021).</figcaption></figure>

© Photo : Chris Tanasescu.

14 Cette méthode a justifié l'approche « *data intensive*²¹ » au cœur de notre projet (comme nous l'avons soutenu à plusieurs reprises²²), tandis que les données et les algorithmes signalent, selon nous, une approche informatique différente de la littérature et de la poésie et, peut-être, un type différent de subversion. Le terme utilisé dans une publication précédente pour désigner une telle performance interactive basée sur l'espace numérique et orientée vers la communauté est « *commoning* » (Tanasescu, 2016). Ce terme s'inspire, d'une part, de l'art « grève » (le *strike art*) radical contemporain (*post-Occupy*)²³ et/ou de la performance, et, d'autre part, de la pensée radicale récente (Hardt et Negri, par exemple, et leur description de la multitude occupante comme une performance)²⁴. En outre, il s'oriente également vers des approches non essentialistes de la communauté (la « communauté à venir » d'Agamben²⁵) et se réfère, donc, à la (re)formation/le partage/fondation/la recherche de la communauté dans/comme mise en œuvre communautaire et/ou performance collaborative (des « communs »).

15 Dans notre cas particulier — dans la mesure où les événements #GraphPoem sont concernés mais aussi pour le *Graph Poem* en tant que projet global — le commun est mis en œuvre de trois manières principales. Premièrement, par le biais de données partagées et étendues collectivement (sous la forme de corpus de fichiers .txt ainsi que d'algorithmes de génération et d'analyse de réseau et de TALN en code Python), deuxièmement, par le biais d'un script de codage interactif en direct exécuté dans un « *commons* » sur JupyterHub, et troisièmement, par « l'occupation communautaire » algorithmique de Twitter. Nous considérons toutes ces composantes et activités comme
fondamentalement performatives, en particulier parce qu'elles sont basées sur l'espace numérique et qu'elles sont toutes informées par l'écriture numérique (à son tour, essentiellement performative²⁶).

16

Ce type d'engagement appelle une brève remarque sur l'incarnation (*the embodiment*). Selon N. Katherine Hayles, l'incarnation est (contrairement au corps) une mise en œuvre toujours enchevêtrée et contextuelle²⁷. Dans notre cas, ces éléments sont évidemment démontrés dans la contextualité littérale en réseau du corpus et de l'algorithme, ainsi que dans la mise en œuvre performative de l'individuation et du milieu comme étant mutuellement génératifs. De plus, dans le cadre d'un tel événement, la mise en œuvre est conçue comme une « webperformance », c'est-à-dire une performance qui, en (re)formant le Web, a en fait tout à voir avec la mise en commun processuelle du corpus (voir *infra*). Et c'est donc le processus, la mise en commun, qui est incarné, ce qui équivaut à une incarnation corporelle du corpus qui va des évocations corporelles littérales (comme dans l'échantillonnage d'une épiagramme graphique du corpus Shanzhai Lyric) ou des affichages (comme dans l'extraction de vidéos MARGENTO depuis YouTube) à la visualisation du réseau à un certain stade d'engagement collectif.

17

Ce dernier aspect fait allusion à un autre avantage possible de ces approches. Il s'agit de la tentative de transition du paradigme du contrôle de l'audience au paradigme du contrôle systémique qui subvertit la participation de l'audience. Le premier se réfère à des performances dans lesquelles le ou les performeurs « sur scène » ont tendance à ou doivent contrôler le public dans des approches et des contextes conventionnellement ignorants du médium ; le second à des événements soulignant la nature performative inhérente et en même temps contrôlante du médium et impliquant le public dans des pratiques communes susceptibles de subvertir le contrôle systémique. De tels états de fait émergent du système anonyme omniprésent dont le contrôle est inéluctable et intégral puisqu'il est incorporé au média même et aux réseaux en tant que tels²⁸. Par conséquent, alors que nous ne pouvons pas vraiment parler d'échapper au contrôle, nous pouvons parler de l'exposer et même de travailler avec le contrôle contre le contrôle, un point que nous avons développé dans une récente conférence publique²⁹. Dans notre cas, la stratégie consiste à faire des allers-retours entre trois plateformes en ligne et à utiliser des algorithmes pour inonder automatiquement l'une d'entre elles avec les données collectives rassemblées et analysées depuis la seconde, tout en utilisant la troisième pour documenter le processus et, aussi, pour l'exposer ou même le démasquer. Pourtant, il ne s'agit pas simplement d'échantillonner dans les médias sociaux certaines données stockées ailleurs (bien que le stockage et la génération de données sur un site web différent, accessible uniquement aux participants, aient été d'une importance cruciale pour le caractère subversif de l'expérience), ni de créer un robot qui *tweetera* des échantillons d'un texte/corpus donné (bien que le déploiement d'algorithmes qui produisent du contenu et le *tweetent* ensuite soit également essentiel pour le message et l'expérience de la performance). Nous parlons d'un concept qui nous est venu à l'esprit et d'un terme que nous avons inventé spécifiquement pour nos événements #GraphPoem : la webperformance de mise en commun de données³⁰. Ce terme fait référence à la mise en commun de données, à la construction d'une communauté algorithmique par le biais de données partagées (collecte, travail et élargissement), dans/comme webperformance, une performance qui déploie des réseaux (ou des Webs gérés par les utilisateurs) pour exposer le contrôle inhérent du Web, qu'elle déforme et
tente de reformer en contournant les cadres établis et entièrement réglementés pour le contenu des utilisateurs, les assemblées en ligne et les activités collectives.

18

L'approche holistique qui informe le *Graph Poem* se reflète donc dans la version événementielle et communautaire de ce dernier, #GraphPoem, au sein de laquelle elle implique de la manière la plus instanciée à la fois la totalité asymptotique des caractéristiques poétiques traduites en couches complexes de réseau et la nature informatique, intermédiaire, multiplateforme et performative inhérente des poèmes dans l'espace numérique. L'holisme implique donc de manière très complète et ambitieuse une représentativité de la poésie en relation avec l'espace numérique³¹ et le numérique en général³², une notion précisée *supra* comme D(H) et allant du numérique en général à la post-disciplinarité des humanités numériques de pointe, en passant par la *datafication* et le patrimoine numérique. Une poétique analytique-créative cohérente imprègne ce large éventail d'activités, de préoccupations et de pertinences, ce qui se traduit par une pratique dans laquelle les analyses informatiques et la création de données, par exemple, se chevauchent de manière opérationnelle dans l'assemblage informatique d'anthologies de poésie ou dans la réalisation de performances poétiques informatiques.

## NOTES

1. Vaibhav Kesarwani, Diana Inkpen, Stan Szpakowicz, Chris Tanasescu, « Metaphor Detection in a Poetry Corpus », *Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics*, 2017, p. 1-9, <https://aclanthology.org/W17-2201/>.

2. Chris Tanasescu, Vaibhav Kesarwani, Diana Inkpen, « Metaphor Detection by Deep Learning and the Place of Poetic Metaphor in Digital Humanities », *FLAIRS 31: Proceedings of the 31st Florida Artificial Intelligence Research Society Conference*, 2018, <https://dial.uclouvain.be/pr/boreal/object/boreal%3A249759/datastream/PDF_01/view>.

3. *Ibid*.

4. À voir également Chris Tanasescu, Diana Inkpen, Vaibhav Kesarwani, Prasadith Kirinde Gamaarachchige, « A-poetic Technology. #GraphPoem and the Social Function of Computational Performance », *Digital Humanities Benelux Journal*, vol. 2, n° 1, « Digital Humanities in Society », p. 1-17, 2020, <https://journal.dhbenelux.org/journal/issues/002/article-39-tanasescu/article-39-tanasescu.html>.

5. Chris Tanasescu (MARGENTO), « Community as Commoning. (Dis)Placing and (Trans)Versing: From Participatory and “Strike Art” to the Postdigital », *Dacoromania Litteraria*, n° 3, 2016, p. 10-44, <http://www.dacoromanialitteraria.inst-puscariu.ro/pdf/03/2TANASESCU.pdf>.

6. Chris Tanasescu et coll., « A-poetic Technology. #GraphPoem and the Social Function of Computational Performance », art. cité.

7. Hussein Hussein et Burkhard Meyer-Sickendiek, « Identification of Concrete Poetry within a Modern-Poetry Corpus », dans P. Plechač (dir.) et coll., *Quantitative Approaches to Versification*, Prague, Institute of Czech Literature of the Czech Academy of Sciences, 2019, p. 95-104. Voir aussi Vaibhav Kesarwani, Diana Inkpen, Chris Tanasescu, « #GraphPoem: Automatic Classification of Rhyme and Diction in Poetry », *Interférences littéraires*, vol. 25, 2021.
8. Voir par exemple, parmi les exemplifications les plus récentes, Johanna Drucker, « Computation as Composition as Computation as [...] », dans A. Sondheim, B. K. Stefans, J. Drucker, J. Cayley, MARGENTO, « Our Shared World of Language: Reflections on "US" Poets Foreign Poets », Asymptote, 30 mai 2019, <https://www.asymptotejournal.com/blog/2019/05/30/our-shared-world-of-language-reflections-on-us-poets-foreign-poets/>.

9. Remédiation (Jay David Bolter et Richard Grusin, *Remediation. Understanding New Media*, Cambridge, MA, MIT Press, 1998) et transmédiation (J.R. Carpenter, « Translation, Transmutation, Transmediation, and Transmission in TRANS.MISSION [A.DIALOGUE] : [http://luckysoap.com/generations/transmission.html] », *Traduire la littérature numérique ?/Translating e-litterature?*, conference à l'université Paris 8, non publié, 2020).

10. MARGENTO, "US" Poets Foreign Poets: A Computationally Assembled Anthology, Bucuresti, Fractalia, 2018.

11. *Ibid.*, p. 62-69.

12. MARGENTO, "US" Poets Foreign Poets: A Computationally Assembled Anthology, Asymptote, 24 janvier 2019, <https://www.asymptotejournal.com/blog/2019/01/24/us-poets-foreign-poets-a-computationally-assembled-anthology/>.

13. *Ibid*.

14. MARGENTO, Steve Rushton & Taner Murat, Various Wanted. An (almost) missing original and five—literary, computational, and visual—translations, Iasi/Londres, Timpul, 2021.

15. Tous ces processus impliquent une (ré)écriture numérique sur des sur/inter-faces complexes qui, comme cela a été avancé précédemment (Chris Tanasescu et Raluca Tanasescu, « Chapter 8: Literary Translation in Electronic Literature and Digital Humanities » dans Marais Kobus (dir.), *Translation beyond Translation Studies*, New York, Bloomsbury, p. 143-164) devraient être considérés comme (l')écriture sur, dans et des surfaces. Inscrire (des textes en réseau) sur une interface est aussi un acte de réécriture/de rafraîchissement de cette interface elle-même. Le « dans » ci-dessus fait référence à la manière dont certaines fonctions, structures et affordances présentes dans, ou sous-jacentes à, l'interface sont instanciées à travers les spécificités des données et des modes d'inscription. Le « D », quant à lui, concerne les spécificités des données qui ont un impact sur les différents réglages et paramètres, transformant ainsi la surface en une interface particulièrement (re)conçue. L'inscription implique donc de (ré)inscrire ou de modifier les algorithmes, les scripts ou les données qui génèrent l'interface.

16. Lori Emerson, *Reading Writing Interfaces: From the Digital to the Bookbound*, Minneapolis, University of Minnesota Press, 2014.

17. Chris Tanasescu et coll., « A-poetic Technology. #GraphPoem and the Social Function of Computational Performance », art. cité.

18. MARGENTO était à l'origine le nom d'un groupe de performance inter-arts créé en 2001 par Chris Tanasescu (voir par exemple <https://www.youtube.com/watch?v=DpJDupSbH68>) et qui, au fil du temps, s'est transformé en une communauté croissante d'écrivains, d'artistes et de codeurs contribuant aux différents corpus et produits de *Graph Poem* (Martin Woodside, « Martin Woodside reviews MARGENTO's Nomadosofia/Nomadosophy », *Asymptote*, 2013, <https://www.asymptotejournal.com/criticism/margentos-nomadosofianomadosophy/>).

19. Il s'agit de l'événement #GraphPoem au DHSI 2019 qui a coïncidé avec la réception de l'institut. L'édition 2020 du DHSI s'est déroulée entièrement en ligne pendant la pandémie de coronavirus, et par conséquent, #GraphPoem a également été annoncé et présenté comme un événement en ligne (qui comprenait néanmoins une nouvelle composante surprenant même ceux qui avaient assisté à l'édition 2019, voir *infra*).

20. L'enregistrement de la performance hypermédia « #GraphPoem @DHSI 2020 MARGENTO », *livestreamée* sur Facebook est disponible à l'adresse <https://www.facebook.com/watch/live/?ref=watch_permalink&v=258782398561197>; l'enregistrement de l'événement 2021 a également
été mis à disposition entre-temps sur le site Web du DHSI à l'adresse <https://dhsi.org/dhsi-2021-online-edition/dhsi-2021-online-edition-aligned-conferences-and-events/#graph-poem>.

21. Nous avons emprunté ce concept à Terence Critchlow et Kerstin Kleese van Dam, *Data-Intensive Science*, Boca Raton, Floride, Chapman and Hall/CRC, 2013.

22. Chris Tanasescu et coll., « Metaphor Detection by Deep Learning and the Place of Poetic Metaphor in Digital Humanities », art. cité, par exemple.

23. Yates MacKee, *Strike Art: Contemporary Art and the Post-Occupy Condition*, New York, Verso, 2017.

24. Chris Tanasescu, « Community as Commoning. (Dis)Placing and (Trans)Versing: From Participatory and “Strike Art” to the Postdigital », art. cité, p. 12.

25. *Ibid.*, p. 20-22 et aussi Giorgio Agamben, (traduit de l'italien par Marilène Raiola), *La Communauté qui vient. Théorie de la singularité quelconque*, Paris, Le Seuil, 1990.

26. Chris Tanasescu et coll., « A-poetic Technology. #GraphPoem and the Social Function of Computational Performance », art. cité ; Chris Tanasescu, « Computationally Assembled Collections, Live Archiving, Hybridizing Corpora: Poetry as/of Data », *KBR-ULB-UGent Digital Heritage Series*, 2021.

27. Nancy Katherine Hayles, *Chaos Bound. Orderly Disorder in Contemporary Literature and Science*, New York, Cornell University Press, 1990, p. 196.

28. Seb Franklin, « Cloud Control, or the Network as Medium », *Cultural Politics*, vol. 8, n° 3, 2012, p. 443-464 ; Chris Tanasescu et coll., « A-poetic Technology. #GraphPoem and the Social Function of Computational Performance », art. cité.

29. Chris Tanasescu, « Collection Computing, Computational Collections. Data as performative knowledge and live heritage », conférence publique donnée à la Bibliothèque royale de Belgique (KBR) à l'occasion de la finalisation de l'initiative ADOCHS, septembre 2021. En ligne : <http://adochs.be/wp-content/uploads/2021/09/ChrisTanasescu_CollectionComputing.pdf>.

30. Chris Tanasescu, « #GraphPoem @ DHSI: A Poetics of Network Walks, Stigmergy, and Accident in Performance », *IDEAH*, vol. 3, n° 1, 2022, en ligne : <https://doi.org/10.21428/f1f23564.e6beae69>.

31. Chris Tanasescu, « Community as Commoning. (Dis)Placing and (Trans)Versing: From Participatory and “Strike Art” to the Postdigital », art. cité.

32. Chris Tanasescu, « Literature and/as (the) Digital. An Introduction », *Interférences littéraires/Literaire interferenties*, n° 25, 2021, p. 1-25.

## RÉSUMÉS

Lancé il y a 13 ans, le projet *Graph Poem* utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la théorie des graphes pour développer une approche holistique de la poésie. L'holisme signifie ici deux choses : premièrement, une couverture progressive et continuellement affinée de « toutes » les caractéristiques poétiques du point de vue TALN et, deuxièmement, la vision de la poésie dans l'espace numérique comme un phénomène intégral de médias, d'inscription et de performativité. Ce dernier point est particulièrement mis en évidence dans le cadre des événements de poésie performative informatique #GraphPoem, où l'on constate que l'holisme instancie une poétique analytique-créative. Sans doute cette poétique fait-elle de la poésie un genre D(H), c'est-à-dire un genre représentatif d'un spectre d'activités, de réalités et de préoccupations allant de l'espace numérique en général au numérique en particulier, en passant
par les humanités numériques, la datafication ou la création et/ou la préservation du patrimoine numérique. Ce large éventail et la vision analytique et créative qui le sous-tend sont également manifestes dans d'autres initiatives liées au projet, notamment l'analyse et l'expansion automatiques de corpus de poésie, les anthologies de poésie assemblées par ordinateur et la traduction algorithmique. La traduction algorithmique est en soi un concept riche qui informe sur la traduction de la poésie en langage naturel ou de programmation, la traduction d'algorithmes, la création de nouveaux algorithmes pour transcréer la poésie, etc. Certains d'entre eux font également partie des performances #GraphPoem, dont la description des trois plus récentes (présentées au DHSI — Digital Humanities Summer Institute) donne lieu à des réflexions sur les valeurs pertinentes pour la communauté et sur les aspects subversifs de tels événements, pour lesquels nous avons précédemment proposé le terme de « data-commoning webformance ».

The ongoing *Graph Poem* project (started 13 years ago) deploys natural language processing (NLP) and graph theory in developing a holistic approach to poetry. Holism here means two things: first, a gradual continuously refined NLP coverage of asymptotically “all” poetic features and, second, the vision of poetry in digital space as an integral phenomenon of media, inscription and performativity. The latter is particularly made apparent within the #GraphPoem computational performance poetry events in which holism is shown to instantiate an analytical-creative poetics. Such poetics arguably turns poetry into the D(H) genre, which is a genre representative of a spectrum of activities, realities and concerns ranging from digital space in general to digital, particularly digital humanities, datafication or digital heritage creation and/or preservation. Such a wide range and its underlying analytical-creative vision are also noticeable in other project-relevant initiatives, involving automatic poetry corpus analysis and expansion, computationally assembled poetry anthologies, and algorithmic translation. Algorithmic translation is in and of itself a rich concept informing intra and inter- (natural and/or programming) language poetry translation, translation of algorithms, creation of new algorithms for transcreating poetry, etc. Some of these are also part of the #GraphPoem performances, whose description of the three most recent (presented at the Digital Humanities Summer Institute – DHSI) leads to reflections on the community-relevant and subversive values of such events for which we previously coined the term, hereby further elucidated, “*data-commoning webformance*”.

## INDEX

**Mots-clés** : graph poem, traitement automatique du langage naturel, applications de la théorie des graphes, spectacle informatique multimédia, commoning, subversion

**Keywords** : graph poem, natural language processing, graph theory applications, computational intermedia performance, commoning, subversion

## AUTEURS

### CHRIS TANASESCU

Université catholique de Louvain

Chris Tanasescu est titulaire de la chaire Altissia en Cultures et éthique du numérique à l'université catholique de Louvain (https://sites.uclouvain.be/chairealtissia/). Son projet *Graph Poem* combine le traitement automatique du langage naturel et la théorie des graphes pour l'analyse, la génération et la traduction computationnelles de corpus de poésie et pour des
spectacles informatiques hypermédia (GraphPoem et MARGENTO). Il travaille actuellement à la
réalisation d'une anthologie de poésie belge assemblée par ordinateur, en français et en
traduction anglaise.

chris.tanasescu@uclouvain.be

RALUCA TANASESCU

Université de Groningue

Raluca Tanasescu est boursière postdoctorale en humanités numériques à l'université de Groningue, où elle travaille à la cartographie de la philosophie naturelle à l'aide d'une analyse de réseau complexe. Elle est titulaire d'un doctorat en traductologie de l'université d'Ottawa (Canada), avec une thèse sur l'agentivité des traducteurs travaillant dans des contextes non hégémoniques. Ses intérêts tournent autour de la traduction, de la minorité, de la complexité et des humanités numériques multilingues.

r.a.tanasescu@rug.nl