# Utiliser ChatGPT pour une édition numérique de la
Bibliographie de la France

*Using ChatGPT for a Digital Edition of the Bibliographie de la France*

Jordi Brahamcha-Marin

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OpenEdition
Journals

**Édition électronique**

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/5307

DOI : 10.4000/15icl

ISSN : 2736-2337

**Éditeur**

Humanistica

**Référence électronique**

Jordi Brahamcha-Marin, « Utiliser ChatGPT pour une édition numérique de la Bibliographie de la France », *Humanités numériques* [En ligne], 12 | 2025, mis en ligne le 01 décembre 2025, consulté le 23 janvier 2026. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/5307 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15icl

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# Utiliser ChatGPT pour une édition numérique de la Bibliographie de la France

*Using ChatGPT for a Digital Edition of the Bibliographie de la France*

Jordi Brahamcha-Marin

## Résumés

Dans le cadre du programme ANR e-BdF, qui vise notamment à produire une édition numérique partielle des sections littéraires de la *Bibliographie de la France*, j'ai utilisé ChatGPT pour traiter les notices bibliographiques tirées de cette source imprimée, c'est-à-dire les analyser et les transformer en un jeu de données structuré. Il s'est avéré possible, en effet, de déléguer partiellement à ChatGPT un travail qui est fastidieux s'il est fait à la main et qui ne peut pas être efficacement réalisé au moyen d'expressions régulières. Le présent article décrit précisément le protocole mis en œuvre, en particulier la manière dont l'usage de ChatGPT a été combiné avec l'usage de scripts Python simples ainsi qu'avec des interventions humaines (travail d'élaboration, de régie, de relecture). Cette méthode, relativement simple à adopter, y compris pour un non-expert, se révèle très efficace.

As part of the ANR e-BdF programme, which aims among other things to produce a partial digital edition of the literary sections of the *Bibliographie de la France*, I used ChatGPT to process the bibliographic entries from this printed source, i.e. to parse them and transform them into a structured dataset. It proved possible, indeed, to partially delegate to ChatGPT this tedious manual task, that cannot be efficiently carried out via regular expressions. This paper details the protocol implemented, and explains how the use of ChatGPT was combined with the use of simple Python scripts as well as human interventions (elaboration, control, proofreading). This method, which is relatively easy to adopt even for a non-expert, appears to be highly effective.
# Entrées d'index

MOTS-CLÉS : littérature, bibliographie, base de données, apprentissage automatique, agent conversationnel

KEYWORDS: literature, bibliography, database, machine learning, conversational agent

Le 30 novembre 2022, le lancement du *chatbot* ChatGPT, basé à l'époque exclusivement sur le modèle GPT 3.5 d'OpenAI, a eu un retentissement mondial¹. Une large part du grand public a soudainement pris conscience des potentialités d'une intelligence artificielle générative désormais accessible à tous en quelques clics. Au moment de la rédaction de cet article, dix-huit mois seulement se sont écoulés depuis cette date, mais ChatGPT (dans ses versions successives) ainsi que les *chatbots* et *LLM* (*large language models*) concurrents ont déjà fait couler énormément d'encre, suscité beaucoup d'espoirs, nourri beaucoup de fantasmes.

La question se pose de savoir à quelles conditions il peut être opportun d'intégrer ces nouveaux outils dans nos pratiques académiques. Elle se pose en particulier à des chercheurs et chercheuses en humanités qui, sans compétences numériques particulières, voient là l'occasion de simplifier ou d'accélérer certaines de leurs tâches. C'est précisément dans cette optique que je me situe moi-même, qui ne suis ni informaticien ni spécialiste des LLM : le présent article défend l'usage d'un certain outil et l'adoption de certaines méthodes, non parce que cet outil et ces méthodes seraient les plus performants dans l'absolu, mais parce qu'ils se révèlent très performants relativement à leur accessibilité. Ni le recours à une API (application programming interface) pour interroger un LLM, ni le fine-tuning d'un LLM à partir de données déjà traitées, ni l'intervention directe dans le code source d'un LLM ouvert (comme LLaMA 3) ne présentent les mêmes avantages en termes de simplicité d'usage. Il n'entrait pas non plus dans le projet de cet article de mener une comparaison entre différents modèles de langage. ChatGPT a été utilisé de préférence à d'autres *chatbots* parce que celui-ci est facile d'accès, relativement peu cher et doté d'un interpréteur de code, et parce que l'on peut lui communiquer des fichiers en pièce jointe et lui demander de produire des fichiers. En outre, les modèles utilisés par ChatGPT sont reconnus comme faisant partie des plus performants (Zheng *et al.* 2024).

À quelles tâches ChatGPT peut-il être utile ? Est-il susceptible, et dans quelle mesure, de remplacer un travail humain ? Comment se combine-t-il avec le travail humain ? Comment l'articuler avec l'usage de programmes informatiques simples ? Quels sont les mérites et les limites des outils actuellement disponibles ? S'il est impossible, dans l'espace de cet article, de traiter toutes ces questions de manière générale et abstraite, je voudrais cependant y apporter des éléments de réponse à partir d'une expérience particulière, celle de ma participation au projet *e-BdF* qui se donne notamment pour mission la réalisation d'une édition numérique partielle de la *Bibliographie de la France*. Cet objectif implique en particulier le découpage de notices bibliographiques et la disposition de leurs éléments constitutifs dans des tableaux. La description et l'analyse de mon propre travail permettront peut-être d'éclairer certaines des questions susmentionnées. La conclusion de l'article sera optimiste : y sera défendue l'idée
qu'un usage fructueux de ChatGPT est possible, dans certains cas et à certaines conditions. En particulier, pour certaines tâches bien précises – des tâches fastidieuses et non créatives –, un outil comme ChatGPT se révèle extrêmement utile, à condition de s'en servir en synergie avec des scripts informatiques simples ainsi qu'avec un travail de régie et de correction effectué par des êtres humains. La portée de la thèse défendue ne doit donc pas être exagérée : il ne s'agit pas d'affirmer que ChatGPT est un outil miraculeux qui pourrait faire n'importe quel travail à notre place (ni, cor-rélativement, une invention funeste qui risquerait de nous remplacer). Mais il est possible et sans doute souhaitable que la perspective adoptée ici incite d'autres chercheurs et chercheuses à s'emparer de ces réflexions, voire à envisager d'intégrer ce genre d'outils dans leur propre processus de travail.

## La Bibliographie de la France et la BiblioBase

Le projet ANR JCJC e-BdF, lancé en janvier 2023 et coordonné par Elsa Courant, vise notamment à produire la BiblioBase, c'est-à-dire une édition numérique des sections littéraires de la Bibliographie de la France (BdF) sur la période 1811-1900.

La Bibliographie de la France est un périodique créé en 1811 sous le nom de Bibliographie de l'Empire français. Sa fonction est de recenser, semaine après semaine, l'ensemble des publications légales sur le territoire français². Les notices présentées dans les livraisons hebdomadaires, qui reprennent notamment le contenu des pages de titre, contiennent des renseignements sur les ouvrages ( titre, auteurs, format, prix, nombre de pages ou de feuilles, imprimeur, libraire-éditeur...) et font l'objet d'une numérotation annuelle continue. En outre, à la fin de chaque année, sont publiées des tables alphabétiques et, sauf entre 1857 et 1865, une table systématique, cette dernière reprenant sous une forme abrégée les titres des ouvrages annoncés dans les livraisons hebdomadaires (avec les numéros de notices correspondants) et les ordonnant par grand domaine du savoir, par genre textuel ou par thème. Au sein de cette table systématique figure, selon les années, une section « belles-lettres » ou des sections « littéra-ture ³ ». Ce sont ces sections-là (les sections « littéraires ») et les notices correspondantes qui intéressent l'équipe e-BdF, dont je suis membre.

La BdF a bien sûr vocation à recenser l'ensemble des ouvrages parus, et non seulement les ouvrages littéraires. Dans les années 1820, aux côtés de la section « belles-lettres », les tables systématiques contiennent des sec-tions « théologie », « jurisprudence », « sciences et arts » et « histoire ». Les ouvrages relevant de ces quatre sections ne sont pas concernés par le tra-vail de l'équipe e-BdF.

À titre d'exemple, voici trois références successives présentes dans la table systématique, section « belles-lettres », sous-section « philologie, mélanges, critique, etc. », de l'année 1821 :

* Les Soirées de Saint-Pétersbourg, par Joseph de Maistre, 2135.
* Dialogues des Morts, de Lucien, nouvelle édition, par J. B. Gail, 5490.
* Dialogues des Morts, par Fénelon, 3184. (Bibliographie de la France ou Jour-nal général de l'imprimerie et de la librairie 1821, 190) (figure 1)

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La BiblioBase existe sous deux versions, l'une qui s'appuie sur les tables
systématiques (la « version abrégée ») et l'autre qui s'appuie sur les notices
hebdomadaires (la « version détaillée »). En outre, chacune de ces deux
versions a, ou aura, deux lieux de publications : elle est déposée, sous
forme de tableaux, sur la plateforme Nakala ⁴, et elle est interrogeable avec
un moteur de recherche sur la plateforme EMAN (Édition de manuscrits
et d'archives numériques ⁵).

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Les deux versions reprennent et organisent les informations contenues
dans leur source (respectivement, les tables systématiques et les notices),
mais elles ajoutent également des informations produites par l'équipe e-
BdF. La langue de l'ouvrage est ainsi renseignée, de même que des élé-
ments de « posture » liés aux fonctions auctoriales (c'est-à-dire les fonc-
tions d'« auteur », de « traducteur » et de « para-auteur ⁶ »), et, pour la
version détaillée, ce que nous avons appelé des éléments d'« affichage
identitaire », qui permettent d'étiqueter les désignations auctoriales (par
exemple, le nom d'auteur « Bossuet, évêque de Meaux » appelle comme éti-
quettes « fonctions religieuses » et « contexte géographique »). En outre,
nous ajoutons dans notre version détaillée des identifiants ark (pour les
ouvrages mais aussi pour les auteurs, traducteurs et para-auteurs) qui
permettent de lier notre propre base de données au catalogue de la Biblio-
thèque nationale de France (BNF ⁷). Enfin, nous avons ajouté, pour cer-
taines références, des commentaires qui nous semblaient utiles, par
exemple pour élucider un pseudonyme, pour signaler une erreur dans la
notice, etc. Une description détaillée de ces choix éditoriaux (notamment
la liste complète des « postures » et « affichages identitaires » utilisés) se
trouve dans deux data papers publiés sur HAL (Courant et al. 2023 ; Cou-
rant, Brahamcha-Marin et Lafage 2024).

Saisir la BiblioBase

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Le projet ANR e-BdF a débuté en janvier 2023, soit quelques semaines
seulement après le lancement par OpenAI du chatbot ChatGPT. Nous
n'avions donc pas du tout envisagé, initialement, d'avoir recours à ce type
d'outils, et nous nous sommes lancés dans ce travail avec des méthodes
assez rudimentaires.

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En ce qui concerne la version abrégée, fondée sur les seules tables systé-
matiques, le gros du travail a été accompli par un prestataire externe. L'en-
treprise prestataire nous a fourni des tableaux préremplis, obtenus par le
découpage semi-automatisé des références contenues dans les tables sys-
tématiques. Une équipe de quatre personnes⁸ a ensuite relu et enrichi les
tableaux ainsi fournis. Les tableaux finaux ont été déposés sur Nakala en
novembre 2023 et progressivement exportés sur EMAN pendant l'hiver
2023-2024. L'ensemble représente 148 783 références.

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Parallèlement, la constitution de la version détaillée de la BiblioBase a
été mise en œuvre. Cette fois, ce n'est pas un prestataire externe mais bien
des membres de l'équipe⁹ qui se sont attelés à cette tâche. Nous avons
commencé par l'année 1824, pour des raisons expliquées sur le carnet
Hypothèses du projet ANR e-BdF (e-BdF 2024). Il s'agissait alors pour nous
de reprendre les tableaux correspondant à la version abrégée, d'ajouter les
nouvelles colonnes pertinentes et de les remplir à la main, éventuellement
en copiant-collant des morceaux de notice depuis les PDF de Gallica ou de
Google Livres. J'estime rétrospectivement que la saisie des 2 092 notices
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littéraires de l'année 1824, correspondant à 2 107 lignes du tableau final¹⁰, nous a pris entre 130 et 150 heures cumulées au total, compte non tenu des relectures et de la saisie ultérieure des identifiants ark.

Au vu du caractère répétitif et fastidieux de la tâche, la question s'est posée de savoir comment nous pouvions l'automatiser. Nous avons d'abord envisagé¹¹ d'utiliser une méthode déterministe, fondée sur le repérage d'expressions régulières, pour réaliser le découpage des notices. Mais deux difficultés ont alors surgi. Premièrement, les fichiers textes issus de l'océrisation des volumes de la BdF n'étaient pas d'une assez bonne qualité pour nous épargner la peine d'un travail de relecture et de correction très méticuleux. Deuxièmement et surtout, la forme des notices est trop variable pour que cette méthode fondée sur la recherche d'expressions régulières soit efficace : les données que l'on cherche à traiter sont « computationnellement opaques » (Moens et De Busser 2006, 5), c'est-à-dire difficiles à interpréter par un ordinateur. Ainsi, il est difficile d'écrire un script qui permette de repérer efficacement les noms d'auteurs quand ceux-ci peuvent apparaître à différents endroits de la notice, intégrés dans différentes syntaxes :

2627. **VOLTAIRE.** – *Dictionnaire philosophique*, tome VII (MEC-QUI). Edition Touquet, tome XLIV [...]

2955. ŒUVRES complètes de Mme la baronne de Staël, publiées par son fils ; précédées d'une notice sur le caractère et les écrits de Mme de Staël, par Mme Necker de Saussure. [...]

3769. **NOEMI**, ou *la vallée d'Arno*. Par Mme Angelica Duquesnoy, seconde édition. [...]

5359. **ROSELMA**, ou *le Prieuré de Saint-Botolph*. Traduit de l'anglais de T. J. Horsley Curties, auteur d'Ethelwina, etc. Par M. Ph. De Pas..., auteur de plusieurs sociétés littéraires. [...] (*Bibliographie de la France ou Journal général de l'imprimerie et de la librairie* 1821, 358, 398, 504, 712)

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Ces quatre exemples, tous tirés de l'année 1821 et tous classés dans les « belles-lettres » offrent des situations variées. La notice 3769 présente le cas le plus canonique, avec un nom d'auteur précédé de la préposition « Par ». Mais, dans la notice 5359, la préposition « Par » introduit le nom du traducteur, non celui de l'auteur. Un autre cas, syntaxiquement différent, où la préposition « de » introduit le nom de l'auteur est illustré par la notice 2955 (« Œuvres complètes de Mme la baronne de Staël [...] ») ; ici, les deux désignations introduites par « par » (« son fils », « Mme Necker de Saussure ») renvoient à des para-auteurs. Enfin, dans des cas plus rares, le nom de l'auteur se trouve en tête de la notice, sans rattachement syntaxique au reste du titre, comme dans la notice 2627. Il apparaît très difficile de résoudre ce genre de cas sans faire appel à de l'interprétation sémantique, d'autant plus que toutes les désignations auctoriales ne sont pas des noms propres (« son fils ») et que la virgule n'est pas toujours un délimiteur fiable pour marquer la fin de la désignation auctoriale (dans la notice 5359, l'apposition « auteur d'Ethelwina, etc. », doit être conservée dans le champ « auteur »).

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C'est face à ces difficultés, et grâce à divers échanges¹², que s'est progressivement imposée l'idée d'utiliser une approche non pas déterministe mais générative et de mobiliser les LLM pour réaliser au moins une partie de nos tâches. ChatGPT, dans la version payante que nous avons utilisée (ChatGPT Plus), donne accès au modèle GPT-4 (et, depuis mai 2024, à GPT-40), à travers une interface qui permet d'exécuter du code, de joindre des fichiers aux requêtes et de récupérer des fichiers en sortie. Le travail sur
l'année 1823, commencé manuellement, a été terminé avec l'aide de ChatGPT-4 ; l'année 1822 a été traitée avec ChatGPT-4 puis ChatGPT-40 ; et enfin l'année 1821 a été traitée intégralement, en mai et juin 2024, avec ChatGPT-40. Le protocole utilisé s'est considérablement affiné et amélioré au fil des semaines et la mise à disposition par OpenAI du modèle GPT-40 a encore facilité et accéléré le travail. L'année 1821 a été traitée assez rapidement et de manière assez uniforme, avec un seul modèle (GPT-40) et un protocole qui était, dès le départ, bien rodé. C'est pourquoi, dans la suite de l'article, mon usage de ChatGPT va être présenté à partir de mon travail sur cette année.

## Protocole d'utilisation de ChatGPT

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Le traitement des notices d'une année donnée suit plusieurs étapes :

* sélection des notices littéraires dans le fichier texte de la *BdF* (au moyen de scripts Python)

* nettoyage (correction des fautes d'océrisation) desdites notices, découpage et organisation des données dans un fichier Excel (au moyen de ChatGPT, combiné à une supervision humaine)

* fusion, mise en forme et enrichissement des tableaux Excel ainsi produits (au moyen d'un script Python)

* relecture manuelle, corrections et enrichissement (par le chercheur ¹³) (figure 5)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 5. Le traitement des notices de la *Bibliographie de la France* en quatre étapes</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur sur la plateforme Canva

### Étape 1 : sélection des notices littéraires

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La sélection des notices littéraires, c'est-à-dire des notices associées aux références de la section « belles-lettres », pose une première difficulté. La *BdF* de l'année 1821 compte au total 5 499 notices d'ouvrages, dont 1 761 « littéraires » (autrement dit, il y a 1 761 entrées dans notre tableau de la version abrégée pour 1821), soit 32 % de l'ensemble des notices d'ouvrages. Il s'agit donc d'abord de récupérer le fichier texte de la *BdF* (celui de Google Livres est d'assez bonne qualité ¹⁴), et, à l'intérieur de ce fichier, de sélectionner les notices littéraires, à l'exclusion des autres sections (« théologie », « jurisprudence », « sciences et arts », « histoire »).
Le programme Python que j'ai écrit pour ce faire, avec l'aide de ChatGPT lui-même¹⁵, a permis de séparer les notices grâce à l'identification d'expressions régulières (toutes les notices, en effet, commencent par un numéro en début de ligne suivi d'un point et d'une espace). Ensuite, comme nous disposions des numéros des notices littéraires (grâce à la version abrégée, déjà réalisée), j'ai pu sélectionner exclusivement ces notices et ne conserver que celles-là dans le fichier texte de sortie (figure 6). Compte tenu des problèmes d'océrisation (et, plus exceptionnellement, des coquilles présentes dans la *BdF* elle-même), ce premier tour d'extraction des notices littéraires n'a pas rencontré un succès total : j'ai récupéré ainsi, pour l'année 1821, 1 519 notices sur les 1 761 visées, soit 86 %. Les étapes 2, 3 et 4 (voir ci-dessous) ont été appliquées à ces notices, ce qui m'a permis d'obtenir un tableau comportant 1 532 lignes (et non 1 519, car certaines notices ont dû, comme pour l'année 1824, être traitées en deux lignes).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 6. Schéma de récupération des notices « littéraires » de la *BdF* à partir des références contenues dans la version abrégée de la Bibliobase</figcaption></figure>

Extrait du fichier texte contenant l'ensemble des notices de la *BdF* (année 1821).

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>Année</th><th>Librairie</th><th>Date</th><th>Numéro</th><th>Ref.</th><th>Catégorie</th><th>Soum-Catholique</th><th>Titre</th><th>Titre à Mme Perronneau</th><th>Posture</th><th>Auteur</th><th>Traducteur</th><th>Para-auteur</th></tr></thead><tbody><tr><td>1821</td><td>1</td><td>1821/01/06</td><td>10</td><td>10</td><td>195</td><td>BELLES-LETTERIographies</td><td>Frances</td><td>Littre à Mme Perronneau</td><td>Deuchat</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1821</td><td>1</td><td>1821/01/06</td><td>11</td><td>11</td><td>175</td><td>BELLES-LETTERIographie et Frangois</td><td>Frances</td><td>L'Amour maternel</td><td></td><td>Sarrazin</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1821</td><td>1</td><td>1821/01/06</td><td>16</td><td>16</td><td>174</td><td>BELLES-LETTERIPoésie et Frangois</td><td>Frances</td><td>Études</td><td>Norm féminin</td><td>Mme Dufrenoy</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Extrait du tableau de la version abrégée de la *Bibliobase* (année 1821).

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Extrait du fichier texte contenant seulement les notices « littéraires » de la *BdF* (année 1821).
Pour récupérer les notices manquantes, j'ai effectué deux autres tours d'extraction, en utilisant deux autres scripts Python pour identifier les notices littéraires avec des critères plus souples. De la sorte, j'ai obtenu un nouvel ensemble de notices, ensemble extrêmement bruité (contenant beaucoup de notices non littéraires), mais qu'il était relativement facile de nettoyer pour obtenir 209 notices supplémentaires, auxquelles j'ai appliqué les étapes 2 à 4 du protocole. En ce qui concerne les 33 notices restantes, manquées pour diverses raisons dans les tentatives de récupération précédentes, j'ai dû les traiter à la main (figure 7).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7. Récupération des notices littéraires de la Bibliographie de la France (année 1821)</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur avec la bibliothèque Matplotlib de Python et ChatGPT

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## Étape 2 : nettoyage et découpage des notices avec ChatGPT

C'est à l'étape 2 que ChatGPT fournit une aide précieuse. Le protocole consiste à copier-coller dans l'interface de ChatGPT les notices littéraires obtenues à l'étape 1, avec un prompt indiquant au *chatbot* comment les traiter. En réponse à chaque requête, ChatGPT crée puis exécute un code Python qui fournit un fichier Excel globalement conforme aux consignes fournies. Le prompt prend, d'une part, la forme d'un long fichier (le « fichier de consignes ») joint à la première requête de la conversation, d'autre part, la forme de consignes plus spécifiques entrées directement dans le cours de la conversation¹⁶.

Le fichier de consignes n'a cessé d'être amélioré au cours de mon travail. Il ordonne à ChatGPT de produire un fichier Excel à partir des notices soumises, en expliquant très précisément comment effectuer le découpage, dans quelle colonne reporter quelle information, etc. Il essaie d'envisager le plus de cas de figure non canoniques possibles¹⁷. En voici le début :

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Je vais te demander de découper des notices d'ouvrages (parus dans la Bibliographie de la France) pour remplir une base de données dans un fichier Excel, dont les colonnes sont exactement les suivantes : N° de notice - Auteur - Traducteur - Para-auteur - Titre - Nombre de volumes - Nombre de feuilles - Illustrations - Format - Imprimeur - Lieu d'impression - Lieu de vente 1 - Libraire 1 - Lieu de vente 2 - Libraire 2 - Lieu de vente 3 - Libraire 3 - Lieu de vente 4 - Libraire 4 - Lieu de vente 5 - Libraire 5 - Lieu de vente 6 - Libraire 6 - Lieu de vente 7 - Libraire 7 - Lieu de vente 8 - Libraire 8 - Lieu de vente 9 - Libraire 9 - Commentaires des bibliographes - Prix - Tirage

Une notice doit se traduire par exactement une ligne du fichier Excel.

Pour remplir le fichier lorsque je te fournis des notices, voici comment tu dois procéder (il y a des exemples à la fin).

Plus précisément, voici l'extrait du document concernant le remplissage de la colonne « Auteur » :

D'abord, indique l'auteur, avec toutes ses qualités et descriptions, aussi précisément qu'il est indiqué dans la notice. S'il y a des précisions sur son statut, sa profession, sa qualité, sa ville d'origine, etc., tu dois les recopier telles quelles, sans rien oublier. Il peut y avoir plusieurs éléments apposés qui donnent des informations sur l'auteur : tu dois les recopier. En revanche, ne reporte pas dans la colonne « auteur » les informations sur les traducteurs, sur les lieux et dates de représentation, etc.

S'il y a plusieurs auteurs, sépare chaque nom par un point-virgule.

Ecris juste l'auteur, sans phrase et sans commentaire. S'il n'y a pas de "M." devant le nom, ne le rajoute pas.

Si jamais il n'y a pas d'auteur indiqué, écris NULL

Quelques points m'ont paru particulièrement décisifs dans la rédaction de ce document. Tout d'abord, il m'a semblé efficace de diviser la notice en trois zones :

Première étape. Tu dois d'abord découper la notice en 3 zones de texte : une zone "Titre étendu" (1), une zone "format et édition" (2), une zone "commentaire" (3). La zone 1 " titre étendu " comprend tous les renseignements situés au début de la notice, c'est-à-dire à partir du tout début (en excluant le numéro de la notice) jusqu'au nombre de volumes exclu. S'il y a une indication sur la tomaison (c'est-à-dire : s'il est précisé qu'il s'agit du tome X ou Y d'une collection), celle-ci fait partie de cette zone. S'il y a du texte entre parenthèses à la fin de cette zone, il appartient à cette zone 1. Si le quantième de l'édition est indiqué, il appartient à cette zone.

Dans la zone 2 "format et édition", se trouvent tous les éléments qui vont du nombre de volume (ou, en son absence, de l'indication de format) jusqu'aux indications concernant le libraire-éditeur (ou, en leur absence, jusqu'aux indications concernant l'imprimeur) incluses. S'il y a une indication sur le nombre de volumes, elle appartient à cette zone. Ces indications contiennent des noms propres et des indications de ville. Tant que tu repères des "chez", des "à Paris", des indications de ville, tu es encore dans cette zone.

La zone 3 "commentaire" est toute la fin de la notice, après la mention de l'éditeur. Les indications de prix en font partie. Il arrive que cette zone "commentaire" soit vide.

Tous les éléments de la notice doivent se retrouver dans une, et une seule, des trois zones.
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Ce balisage initial permet de se repérer plus facilement et de donner des indications plus claires à ChatGPT.

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Ensuite, il a été très efficace d'inclure dans les consignes des exemples précis (couvrant des cas de figure assez variés), c'est-à-dire des exemples de notices, éventuellement modifiées, associées à la bonne manière de les découper. Cette technique de *prompting* est nommée « *few-shot learning* » (Brown *et al.* 2020).

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Enfin, il s'est révélé pertinent d'inclure directement, dans le fichier de consignes, un modèle de code à exécuter pour produire le fichier Excel de sortie. Ainsi, je me suis largement prémuni contre les variations anar- chiques affectant la structure du tableau de sortie ou le nom des colonnes, et susceptibles de poser problème lors de l'étape ultérieure de fusion.

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Comme je le signalais plus haut, une partie des consignes ne sont pas données dans le fichier joint aux requêtes, mais sont copiées dans les requêtes elles-mêmes, juste avant les notices. Ces consignes supplémen- taires sont partiellement redondantes par rapport au contenu du fichier de consignes, mais ont aussi pour fonction d'expliquer à ChatGPT le rôle qu'il est censé jouer dans la conversation qui s'ouvre et, si l'on peut dire, l'état d'esprit dans lequel il doit se mettre (technique dite de « *role-play prompting* » [Kong *et al.* 2024]). Voici le bref texte de consignes supplémen- taires que j'utilise actuellement :

> Tu es un chercheur en littérature et tu es en train de réaliser une édition numérique de la Bibliographie de la France (BdF). Il s'agit donc de parcel- liser et reporter dans des tableaux Excel le contenu des notices de la BdF (de manière scrupuleuse et quasi-diplomatique).

Les consignes sont complexes, mais il faut les suivre scrupuleusement. Si dans le cours de la conversation, je rectifie certaines erreurs que tu commets, alors garde en mémoire mes rectifications pour la suite.

Applique les consignes jointes aux notices suivantes, en recopiant très complètement le titre (y compris quantième de l'édition, etc.) dans la colonne titre, les commentaires complets des bibliographes, et les noms des auteurs, para-auteurs, traducteurs, avec toutes leurs qualités, dési- gnations, etc.

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Mais la définition des consignes ne s'arrête pas là. En effet, suite à la première requête de la conversation, un nombre restreint (une dizaine au plus) de notices est traité. Je les récupère, leur applique l'étape 3 et peux alors passer à l'étape 4. À cette occasion, je me rends fréquemment compte de certaines erreurs récurrentes commises par ChatGPT. Dans ce cas, je corrige manuellement le tableau récupéré et je rectifie ces erreurs dans la suite de la conversation. Ainsi, dans une conversation concernant l'année 1821 ¹⁸, j'utilise les consignes suivantes :

> Continue, mais garde les éléments du titre dans le même ordre que dans la source.

Conserve les graphies d'époque : collège pour collège, thème pour thème, poème pour poème, enfans pour enfants, divertissements pour divertis- sements, etc. (troisième requête de la conversation)

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Puis :

> recopie bien l'intégralité du titre dans la colonne Titre, même si c'est long. (cinquième requête)
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Puis :

Attention à bien identifier les différentes fonctions. Ainsi, Dans "Les Métamorphoses d'Ovide, traduction nouvelle, suivie de notes par M. Y", c'est Ovide l'auteur, et M. Y n'est que traducteur et para-auteur. Quand tu as des syntagmes du genre "Poésies de X", "Oeuvres de X", "Odes d'Hoxide", etc., le nom après la préposition "de" est généralement l'auteur. (septième requête)

32

Puis :

Attention à bien indiquer les désignations d'auteurs, traducteurs et para-auteurs complètes, y compris avec les mentions du genre "auteur de ..." ou "traducteur de..." quand c'est indiqué dans la notice. (onzième requête)

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Puis :

Il faut vraiment recopier le titre en entier, y compris le quantième de l'édition et les commentaires associés. (dix-huitième requête)

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Petit à petit, grâce à ces injonctions répétées, j'obtiens des tableaux de plus en plus satisfaisants, c'est-à-dire des tableaux sur lesquels il y aura, à l'étape 4, de moins en moins d'interventions à effectuer (figure 8).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8. Schéma d'une conversation avec ChatGPT</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur sur la plateforme Canva

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Cette utilisation de la mémoire de la conversation se heurte à deux limites. La première tient au fait que les sessions de l'exécuteur de code de ChatGPT sont limitées dans le temps et se désactivent après un certain temps d'inactivité : bien qu'il soit possible de poursuivre une ancienne conversation en y ajoutant de nouveaux messages, il n'est cependant pas possible de demander à ChatGPT d'utiliser l'exécuteur de code dans une conversation donnée dès lors que la session ChatGPT a été fermée ou est demeurée inactive trop longtemps. La seconde limite tient à l'étendue de la « fenêtre contextuelle » du *chatbot* : même si, au bout de quelques requêtes dans une même conversation, on arrive à obtenir un résultat très satisfaisant, reste qu'après un certain nombre de notices la qualité se met à nouveau à décliner, car ChatGPT cesse de prendre en compte les premiers échanges. Il oublie donc certaines consignes qu'il respectait jusqu'à.
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Dans l'ensemble, le travail de découpage est impressionnant. Contrairement à un script déterministe fondé sur les récurrences syntaxiques ou la recherche d'expressions régulières, GPT-4 et GPT-40 sont capables d'interprétations sémantiques qui leur permettent de distinguer, par exemple, un auteur, un traducteur et un para-auteur. Les cas les plus difficiles continuent parfois de poser problème (ChatGPT prend parfois le traducteur pour un auteur, par exemple), mais globalement le résultat produit est excellent et offre une base solide pour les étapes 3 et 4.

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Un point notable est que, dès lors que le fichier texte est issu d'une océration raisonnablement bonne (comme c'est le cas du fichier texte récuperé depuis Google Livres), ChatGPT en corrige les erreurs et les coquilles, épargnant largement cette tâche fastidieuse au relecteur.

## Étape 3 : fusion, réordonnancement et remplissage des tableaux

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Les fichiers Excel produits à l'étape 2 n'ont pas la structure souhaitée. Comme on a pu le voir plus haut, ces tableaux possèdent 32 colonnes. Or les tableaux de la version détaillée sont censés en avoir 75. Je n'ai pas cherché à produire à l'étape 3 des tableaux contenant 75 colonnes, qui auraient été fastidieux à manipuler ; ceux que je produis à cette étape en ont seulement 59 (mais il est ensuite relativement facile d'ajouter, si on le souhaite, les 16 colonnes manquantes, qui sont quasi-vides et rarement utilisées) (tableau 1).

<table><caption>Tableau 1. Nombre de colonnes des tableaux produits à chaque étape</caption><thead><tr><td>Tableau produit</td><td>Nombre de colonnes</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tableau produit par ChatGPT (à l'issue de l'étape 2)</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau enrichi par un script Python (à l'issue de l'étape 3)</td><td>59</td></tr><tr><td>Tableau final souhaité</td><td>75</td></tr></tbody></table>

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C'est grâce à un script Python que nous transformons un tableau à 32 colonnes en un tableau à 59 colonnes. Ce script réalise plusieurs opérations successives :

* Il fusionne les fichiers obtenus avec ChatGPT (permettant ainsi de rassembler les outputs correspondants à plusieurs lots de notices).

* Il ajoute ou déplace certaines colonnes.

* Il renomme certaines colonnes.

* Il utilise les données de la version abrégée pour compléter certaines colonnes du tableau : « date », « livraison », « année», « page », « catégorie », « sous-catégorie », « langue » (en effet, ces informations doivent être reprises à l'identique, ou presque, dans les deux versions de la BiblioBase).

* Il réalise diverses opérations spécifiques à telle ou telle colonne : harmonisation de la présentation des auteurs ou des illustrations, répartition des différents libraires et lieux de vente dans les colonnes pertinentes, correction de certaines coquilles fréquentes, nettoyage typographique, etc.

* Il commence à remplir les colonnes « posture » et « affichage identitaire » en fonction des chaînes de caractères présentes dans les colonnes « auteur », « traducteur » et « para-auteur » : par exemple, si la colonne « auteur » est vide, la colonne « posture » prend la valeur
« anonyme » ; si la colonne « auteur », « traducteur » ou « para-auteur » contient la chaîne de caractères « Mgr » ou « abbé », la colonne « affichage identitaire » prend la valeur « fonctions religieuses », etc.

La distinction entre l'étape 2 et l'étape 3 reflète les limites respectives de ChatGPT et d'un programme informatique fondé sur la manipulation de chaînes de caractères. Ont été rejetées à l'étape 3 (ou à l'étape 4) toutes les opérations qu'il était difficile de décrire de manière simple dans un prompt et qui risquaient de créer de la confusion : par exemple, multiplier le nombre de colonnes à créer ou demander à ChatGPT de séparer par lui-même les différents libraires et lieux de vente risquait d'entraîner un dépassement de ses capacités de traitement. De même, les quelques essais que j'ai effectués pour remplir les colonnes « posture » et « affichage identitaire » avec l'aide de ChatGPT ne se sont pas révélés concluants. Inversement, sont effectuées à l'étape 2 les opérations qui requièrent une interprétation sémantique, par exemple la distinction entre « auteur », « traducteur » et « para-auteur », ou encore le nettoyage des coquilles. Le protocole mis en œuvre et décrit dans cet article ne repose donc pas sur l'utilisation exclusive de ChatGPT mais sur une utilisation conjointe de ce *chatbot* et de scripts Python assez simples. Encore faut-il ajouter à ceux-ci, bien sûr, une part incompressible de travail humain, non automatisable, décrite dans la sous-partie suivante.

## Étape 4 : relecture et corrections

Les tableaux obtenus à l'issue de l'étape 3 sont prêts à être relus, corrigés et enrichis (avec les volumes de la *BdF* sous les yeux). Les modifications sont de quatre sortes.

Il s'agit, premièrement, de corriger ce que ChatGPT a mal fait (désignations auctoriales indûment abrégées, informations mises dans la mauvaise colonne...). Le repérage précoce de ces erreurs permet de réaiguiller ChatGPT dans le fil de la conversation en cours, comme je l'ai expliqué plus haut en décrivant l'étape 2.

Il s'agit, deuxièmement, d'effectuer les tâches qui m'ont semblé trop complexes pour être confiées à ChatGPT (à l'étape 2) ou au script Python (à l'étape 3). Ainsi, lorsque plusieurs prix, associés à diverses qualités de papier, à divers jeux d'illustrations et à divers tirages, sont annoncés pour un ouvrage, c'est à cette étape seulement qu'ils sont répartis dans différentes colonnes.

Il s'agit, troisièmement, de compléter les colonnes « posture » et « affichage identitaire » par une véritable analyse sémantique qui prenne le relais du simple repérage de chaînes de caractères utilisé à l'étape 3. Si les premiers remplissages de ces deux colonnes, à l'étape 3, font incontestablement gagner du temps lors de l'étape 4, il reste qu'ils sont incomplets et parfois fautifs.

Enfin, et plus anecdotiquement, il s'agit de remplir la colonne « notes (e-BdF) » avec tous les commentaires pertinents (signalement d'une coquille, explication d'un choix dans un cas litigieux...). Cette colonne est la seule qui, par construction, ne puisse être remplie que par un être humain.

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# Des gains de productivité considérables

## Bilan : une productivité au moins doublée

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Les *LLM*, en particulier les modèles GPT, sont souvent loués pour le gain de temps et de productivité qu'ils permettent (voir, par exemple, Brynjolfsson, Li et Lindsey 2023, ou Dell'Acqua et al. 2023). En l'occurrence, cela se vérifie : la première raison qui me pousse à utiliser ChatGPT pour une tâche comme la mienne tient au fait qu'elle minimise le nombre d'heures de travail nécessaires au traitement d'une année de la *BdF*.

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Ce gain de temps est difficile à mesurer exactement, mais on peut en obtenir une approximation. L'année 1824, comme dit plus haut, a nécessité entre 130 et 150 heures de travail. L'année 1821 m'a occupé pendant environ 9 jours, soit une grosse soixantaine d'heures. Même en prenant en compte le fait que la *BdF* 1821 contient moins de notices littéraires que la *BdF* 1824 (1 761 contre 2 092), on peut estimer de manière conservatrice que la productivité horaire est multipliée environ par 2.

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Si la comparaison avec l'année 1824 est difficile à faire précisément, faute d'avoir à l'époque (à l'automne 2023) gardé une trace claire de notre rythme de travail, une comparaison plus probante peut être faite avec un test effectué le 4 avril 2024 (donc avec ChatGPT-4), sur l'année 1820. En une journée intensive de travail, et en utilisant ChatGPT, j'ai pu traiter alors 154 notices. Ce résultat, quoique meilleur que celui que j'aurais obtenu avec un travail intégralement manuel, m'avait alors paru relativement décevant. Mais deux mois plus tard (le 31 mai), un autre test effectué sur l'année 1821 m'a permis de traiter, dans le même laps de temps, 334 notices, ce qui est beaucoup plus satisfaisant. La différence entre ces deux tests s'explique par plusieurs raisons. Lors du premier test (4 avril), mon protocole était encore rudimentaire : le fichier de consignes était moins complet et n'intégrait pas d'exemples aussi précis ; le script Python utilisé à l'étape 3 était beaucoup plus bref et l'essentiel des tâches réalisées par ce script l'était alors manuellement, à l'étape 4. De plus, j'utilisais ChatGPT-4 et non ChatGPT-40, qui n'avait pas encore été déployé par OpenAI. Or non seulement les *outputs* de ChatGPT-40 sont de meilleure qualité et requièrent moins de corrections à l'étape 4, mais ils sont plus longs (la limite de *tokens* dans les réponses est plus haute), ce qui permet de traiter plus de notices en une seule requête. Enfin, pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, le nombre maximal de requêtes en trois heures est de 40 pour ChatGPT-4 et de 80 pour ChatGPT-40 ; la limite plus basse avec ChatGPT-4 m'obligeait parfois à m'interrompre, ce qui n'est plus le cas avec ChatGPT-40. Pour résumer, si l'on considère (de manière extrêmement vraisemblable) que mon protocole du début du mois d'avril 2024 représentait déjà une amélioration en termes de productivité par rapport à notre travail collectif de l'automne 2023 sur l'année 1824 et si l'on constate en outre que mon protocole à la fin du mois de mai 2024, qui est exposé dans cet article, permet de multiplier la productivité au moins par deux par rapport au travail de début avril, on en déduit, de manière, là encore, prudente et conservatrice, une multiplication au moins par deux de la productivité par rapport à un travail intégralement manuel (figure 9).
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9. Timeline simplifiée du travail de saisie de la BiblioBase, avec et sans ChatGPT</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur avec la bibliothèque Matplotlib de Python et ChatGPT

Par ailleurs, le travail effectué avec l'aide de ChatGPT est plus agréable que celui effectué manuellement : il est moins fastidieux et moins fatigant de relire, avec la BdF sous les yeux, les tableaux coproduits par ChatGPT et Python, que de les produire intégralement soi-même. Non seulement cela n'est sans doute pas pour rien dans le gain d'efficacité, mais, même à productivité égale, cela justifierait de favoriser la méthode automatisée par rapport à la méthode manuelle.

## Perspectives d'amélioration

De même que le protocole dans son état actuel est meilleur que celui appliqué début avril 2024, de même peut-on espérer l'améliorer encore dans les mois qui viennent.

Une partie des progrès possibles tient au travail propre de l'équipe e-BdF. Ainsi, il est certain que le script Python utilisé à l'étape 3 est améliorable et il est probable que les prompts utilisés à l'étape 2 le soient aussi. Pour l'étape 3, par exemple, on pourrait être plus exhaustif dans le repérage des chaînes de caractères appelant tel ou tel affichage identitaire et on pourrait peut-être automatiser en partie la distribution des différents prix, qualités de papiers, jeux d'illustrations, sur différentes colonnes, lorsque cela est pertinent. En ce qui concerne l'étape 2, les marges de progression existent probablement. La technique de « few-shot learning » implique ainsi de se poser des questions très pratiques et très concrètes (Cleary 2024). Combien d'exemples inclure dans les consignes ? Dans quel ordre ? Certains d'entre eux ne risquent-ils pas de biaiser les résultats plutôt que de les aiguiller correctement ? De même, il serait sans doute possible de diviser les consignes en un plus grand nombre d'étapes, selon la méthode du « chain-of-thoughts prompting » qui vise à simuler une sorte de monologue intérieur (Wei et al. 2022). De même encore, il serait intéressant de voir ce qui se passe si on parle à ChatGPT plus poliment (voir Yin et al. 2024), si on s'adresse à lui avec des phrases plus courtes ou plus longues, si on modifie le role-play prompting pour lui faire jouer le rôle, par exemple, d'un informaticien ou d'un « chercheur en humanités numériques » ou d'un « data scientist », etc., plutôt que d'un « chercheur en littérature ». Dans son état actuel, le fichier de consignes n'est probablement pas optimal et les paramètres sur lesquels il est possible de jouer sont nombreux. Mais les améliorations à apporter sont difficiles à déterminer : même si, mises bout à bout, de petites améliorations finissent par produire une différence significative, il reste que l'effet de chacune d'entre elles peut être trop ténu pour être facilement perceptible. C'est d'autant plus vrai que le succès d'une session de travail avec ChatGPT ne dépend pas intégralement de la qualité du fichier de consignes, des prompts et du
script Python de l'étape 3 mais aussi d'un facteur aléatoire, les résultats
produits n'étant pas déterministes : si l'on a de la chance, les consignes
peuvent être parfaitement respectées d'entrée de jeu ; sinon, ChatGPT
peut au contraire faire des erreurs plus longues à corriger et pénibles à
rectifier. Le gain possiblement apporté par une amélioration localisée du
fichier de consignes a donc toutes les chances d'être écrasé par l'effet
propre des caprices du *chatbot*, ce qui oblige à procéder par tâtonnements.

Une autre partie des progrès attendus tient, naturellement, à l'améli-
ration des outils eux-mêmes. Si le lancement de ChatGPT-40 a permis un
saut qualitatif indéniable, on peut de même fonder certains espoirs sur
l'arrivée prochaine de versions ultérieures. Par ailleurs, si le LLM d'OpenAI
est actuellement l'un des meilleurs disponibles sur le marché et a l'avan-
tage d'être facile à utiliser à travers une interface intuitive, il est égale-
ment possible que des modèles concurrents (Claude, Gemini, LLaMA,
Mistral Large...) finissent par fonctionner aussi bien, voire mieux, pour les
tâches concernées.

Enfin, en théorie, des modifications plus profondes du protocole pour-
raient être explorées. Plutôt que d'interagir avec les modèles GPT unique-
ment par des prompts, nous pourrions essayer de réentraîner les modèles
eux-mêmes avec des techniques de *fine-tuning* grâce aux données déjà très
nombreuses que nous possédons (plusieurs milliers de notices correcte-
ment traitées sur les années 1821 à 1824). Le remplissage des colonnes
« posture » et « affichage identitaire » pourrait éventuellement être auto-
matisé grâce à des modèles de langage censément efficaces pour le *tagging*
thématique, comme ceux de la famille BERT. Mais de telles modifications
du protocole, à supposer qu'elles fonctionnent, feraient gagner en effica-
cité ce qu'elles feraient perdre en simplicité. Or le but d'un article comme
celui-ci est aussi de montrer que des gains considérables de productivité
sont déjà possibles avec des outils simples d'utilisation, intuitifs et acces-
sibles à chacun.

L'efficacité du protocole actuel et l'espoir de nouvelles améliorations
dans les prochains mois rendent en tout cas envisageable à ce jour que soit
atteint, d'ici la fin du contrat ANR, soit en juin 2026, l'objectif initialement
fixé, à savoir la production de la version détaillée de la BiblioBase pour
vingt-cinq années (1819-1843).

Conclusion

L'utilisation des LLM à des fins scientifiques pose des problèmes philos-
sophiques, méthodologiques et éthiques. Un risque bien connu de ces
outils réside dans leur tendance à reproduire les biais et stéréotypes de
genre, race, etc., contenus dans leurs corpus d'entraînement (Bender et al.
2021, 613-618 ; OpenAI 2023, 7-10), ainsi qu'à « halluciner » (OpenAI 2023,
6). En l'occurrence, la nature des tâches demandées exclut presque totale-
ment la reproduction de tels biais et l'étape de relecture permet de corri-
ger les très rares hallucinations qui surviennent. Mais d'autres problèmes
tiennent à la dimension de « boîte noire » de ces LLM et à la difficulté où se
trouve l'utilisateur pour comprendre correctement leur fonctionnement.
Cela est encore plus vrai pour les modèles GPT d'OpenAI, dont le code
source et le corpus d'entraînement ne sont pas publics, au contraire de
ceux de certains modèles concurrents : même en théorie, il est alors
impossible au chercheur de comprendre ce qui se passe lorsqu'on interagit
avec eux, et il est impossible de modifier le code pour obtenir de meilleurs
résultats. Cela dit, du point de vue de l'utilisateur non expérimenté, cette
dimension de « boîte noire » n'est pas moindre avec des modèles *open source*, comme ceux de la famille LLaMA. Le caractère aléatoire, imprévisible, parfois inattendu, des réponses obtenues a quelque chose de déconcertant et il oblige, pour améliorer les résultats, à des tâtonnements et à des interventions peu systématiques : modification à la marge du « fichier de consignes », amélioration du *role-play prompting*, corrections et rectifications dans le cours de la conversation... Une frustration liée à ces tâtonnements exploratoires est que les améliorations apportées à l'étape 2 du protocole ne sont jamais stables ni pérennes : ce qui fonctionne bien dans une session peut mal fonctionner dans la suivante, les rectifications dans le cours de la conversation ne sont pas conservées pour les conversations ultérieures. Plus fondamentalement, l'utilisation d'un outil propriétaire nous laisse à la merci des mises à niveau ou des changements plus profonds effectués par OpenAI, soit dans les modèles, soit dans le *chatbot* : une modification du *system-prompt* ou un changement dans le code source peuvent avoir des conséquences impossibles à maîtriser pour l'utilisateur.

Malgré cela, il est indéniable que ChatGPT offre une aide considérable
au moins pour certaines tâches. Cet outil se caractérise par sa grande faci-
lité d'accès : il est conçu pour des personnes qui n'ont pas de compétences
numériques particulières, ce qui pourrait permettre à un grand nombre de
chercheurs et chercheuses de se l'approprier. Quant aux tâches pour les-
quelles il est le plus utile, en l'occurrence, elles sont fastidieuses, ne
requièrent aucune créativité, tout en étant trop complexes pour être traï-
tées par un programme Python simple. Dans ce domaine circonscrit, le
*chatbot* est très bon et soulage l'utilisateur humain de certaines activités
ingrates. Peut-être est-ce là, pour des chercheurs et chercheuses en huma-
nités, le lieu privilégié du déploiement de l'IA générative. Celle-ci n'est pas
appropriée à tous les travaux de recherche ; c'est à chaque personne ou à
chaque équipe de recherche d'identifier spécifiquement les tâches qui
peuvent lui être confiées, s'il y en a – étant entendu que la réflexion menée
sur ce point à un moment donné peut se trouver rapidement remise en
cause par de nouveaux progrès techniques. Dans le cadre du travail de
l'équipe *e-BdF*, l'exploitation de nos données dans des travaux de recherche
(communications et articles) demeure la part propre de l'humain¹⁹, de
même que, bien plus en amont, la définition initiale de la structure et du
contenu de la base de données. Sans entrer ici dans le lancinant débat sur
le remplacement de l'humain par la machine (ou sur la déqualification
radicale du travail humain), on ne peut que constater que, dans l'usage
actuel de ChatGPT par l'équipe *e-BdF*, il s'agit d'une redistribution de
tâches plutôt que d'une substitution : le temps économisé par les cher-
cheurs et chercheuses peut servir à d'autres travaux, pour lesquels les
compétences humaines sont (pour l'instant ?) irremplaçables.

En outre, cette délégation de certaines tâches à un *chatbot* n'est pas un
processus passif. Comme cet article l'a montré, elle requiert au contraire,
non seulement un contrôle *a posteriori*, mais aussi une certaine créativité
dans la conception du protocole, dans la rédaction des prompts, dans la
rédaction du script de l'étape 3. Elle s'articule donc de manière très serrée,
selon une logique d'hybridation, à un travail proprement humain et à
l'usage de programmes informatiques classiques. Pour reprendre la typologie proposée par Dell'Acqua et al. (2023, append. E), cette articulation obéit davantage à une stratégie de « centaure » (répartition claire des tâches entre l'humain et l'IA au sein d'un flux de travaux) qu'à une stratégie de « cyborg » (intégration du travail humain et des productions de l'IA à un niveau plus granulaire, au sein de chaque sous-tâche), même si certains aspects du protocole (en particulier le fait de corriger et de réorien-
ter ChatGPT dans le cours de la conversation lors de l'étape 2) nous rapprochent du second paradigme. En tout cas, quelle que soit sa forme exacte, c'est seulement au prix d'une telle hybridation que l'on peut tirer le meilleur profit de ChatGPT : non pas en y voyant un instrument miraculeux capable de travailler à notre place, mais en faisant de cet outil un auxiliaire précieux qu'il faut apprendre à connaître et à maîtriser.

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## Notes

1. Cet article a été écrit dans le cadre du projet ANR JCJC e-BdF, dirigé par Elsa Courant. Il a bénéficié de la relecture et des suggestions d'Elsa Courant, de Gaël Lejeune et de Marine Riguet, que je remercie vivement.

2. Pour des éléments historiques sur ce périodique, voir notamment Buzareingues 1961 ; Josserand 1961 ; Conihout 1992 ; Seckel 2011.

3. Un tableau synthétique présentant l'évolution des classements dans les sections concer nées est accessible dans Brahamcha-Marin 2024.

4. Accessible à l'adresse https://nakala.fr/collection/10.34847/nkl.b9e1x0q0/.

5. Accessible à l'adresse https://eman-archives.org/BiblioBaseXIX/. Pour le moment, l'in tégralité de la version abrégée est en ligne (sur Nakala et sur EMAN) ; la version détaillée a été partiellement publiée sur les deux mêmes sites.

6. Par « para-auteur », nous entendons les auteurs qui ont contribué à la publication sans en être ni le traducteur, ni l'auteur principal, ou bien ceux dont les textes figurant dans l'ouvrage relèvent du commentaire sur le texte principal, ou encore ceux qui, figurant sur la couverture, ont contribué à la création de l'œuvre (il peut s'agir, dans le cas d'une pièce de théâtre, du metteur en scène, de l'auteur de la musique, du concepteur des décors...).

7. Nous nous sommes largement servis, pour cette tâche, du logiciel Bibliotratus déve loppé par Étienne Cavalié.

8. Elsa Courant, Francesca Guglielmi, Gaëlle Lafage et moi-même.

9. Elsa Courant, Gaëlle Lafage et moi-même.

10. Quinze notices ont dû être scindées en deux lignes, parce qu'elles regroupaient de manière synthétique des ouvrages que notre protocole de saisie ne permettait pas de ren seigner sur une ligne unique. Il pouvait s'agir par exemple du regroupement dans une même notice de deux éditions du même ouvrage dans deux formats différents.

11. Avec le concours de Gaël Lejeune, maître de conférences en informatique à Sorbonne Université.

12. En particulier avec Ulysse Lojkine et Wang Zi-Xiang, que je remercie vivement.
13 Tous les fichiers mentionnés dans cette partie, à savoir les scripts Python utilisés et le « fichier de consignes », sont accessibles à l'adresse : https://gitlab.com/Jordi_Brahamcha-Marin/traitement-des-notices-de-la-bdf/.

14 Les tentatives d'utiliser directement ChatGPT sur les scans de la *BdF* (et non sur les fichiers textes produits par OCR) ne se sont pas révélées concluantes.

15 N'ayant guère de connaissances préalables en programmation, je me suis reposé sur l'efficacité de GPT-4 et GPT-40, et occasionnellement d'autres LLM (LLaMA 3), pour produire les scripts utilisés. Si cet article s'attarde sur l'efficacité de ChatGPT pour des tâches de découpage de notices, un autre mérite, non moins grand, de cet outil, est qu'il permet à des utilisateurs, à la fois de pallier momentanément leur incompétence initiale quant à certaines pratiques informatiques (en l'occurrence, la programmation), et de monter progressivement en compétence sur ces mêmes pratiques.

16 Pour la rédaction de ces consignes, j'utilise des techniques de « prompt engineering » conseillées par des vulgarisateurs ou présentées sur le site *OpenAI Platform* (Fipaddict 2024 ; Cleary 2024 ; OpenAI 2024).

17 Je remercie Elsa Courant et Ulysse Lojkine, dont les précieux conseils m'ont aidé à mettre au point ce prompt.

18 Cette conversation, datée du 12 juin 2024, est accessible à l'adresse : https://chatgpt.co/m/share/6811f79e-0cb0-8011-8c4a-421eae9e6ebd/. Les tableaux Excel produits par ChatGPT ne sont plus téléchargeables, mais le code exécuté pour les produire reste visible.

19 Voir, par exemple, Courant et Brahamcha-Marin 2025.

## Auteur

### Jordi Brahamcha-Marin

UR 4256 Laslar, université Caen-Normandie, Caen, France

Jordi Brahamcha-Marin est maître de conférences à l'université de Caen. Spécialiste de Victor Hugo et de la littérature française du xIXe siècle, il a travaillé pendant deux ans et demi au CNRS comme chercheur postdoctoral au sein du projet ANR e-BdF : *une édition numérique de la Bibliographie de la France (1811-1900)*.

ORCID 0000-0002-6284-7712

jordi.brahamcha-marin@unicaen.fr

## Droits d'auteur

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