# Analyse automatique des données scripturales prétraitées par des outils de visualization

Hélène-Sarah Bécotte-Boutin<sup>a,1,2,3</sup>, Gilles Caporossi<sup>2,3,4</sup>, Alain Hertz<sup>1,3</sup> et Christophe Leblay<sup>2,5</sup>

**Résumé.** Plusieurs méthodes pour analyser le processus d'écriture ont été utilisés afin de comprendre les stratégies des scripteurs. L'outil principal pour analyser le processus d'écriture est le fichier log, qui contient de façon exhaustive et détaillée l'ensemble des opérations effectuées par le scripteur lors de la rédaction d'un texte. Les données qui y sont emmagasinées sont de quantité considérable et lorsqu'elles ne sont pas préalablement traitées, elles sont hostiles à être analysées par l'humain. Parmi les outils d'analyse utilisés, les représentations du processus d'écriture permettent l'agrégation des données grâce à un pré-traitement. Les structures sous-jacentes des données ainsi représentées sont généralement plus propices à l'analyse que les données brutes. Cet article vise à démontrer différentes méthodes d'analyse automatique pouvant être appliquées à ces structures afin de trouver ou confirmer des structures et tendances à travers les données.

**Abstract.** Several methods to analyze the writing process were used in order to understand the strategies of the writers. The main tool to analyze the writing process is the log file which contains all the operations performed by the writer when writing a text, in a comprehensive and detailed way. The data stored in it is of considerable amount and when not previously treated, it is not made to be analyzed by humans. Among the analytical tools used, the representations of the writing process allow aggregation of data through a pre-treatment. The underlying data structures as shown by these tools are generally conducive to analyzing the raw data afterwards. This article aims to demonstrate various automatic analysis methods that can be applied to these structures to find or confirm the structures and trends through data.

<footnote n="1">¹ Polytechnique Montréal, 2900, boul. Édouard-Montpetit Campus de l'Université de Montréal 2500, chemin de Polytechnique, Montréal (Québec) H3T 1J4, Canada</footnote>

<footnote n="2">² Institut des textes et manuscrits modernes (ITEM), CNRS : École normale supérieure [ENS] 45, rue d'Ulm 75005 Paris, France</footnote>

<footnote n="3">³ GERAD, HEC Montréal 3000, chemin de la Côte-Sainte-Catherine, Montréal (Québec) H3T 2A7, Canada</footnote>

<footnote n="4">⁴ HEC Montréal, 3000 chemin de la Côte-Sainte-Catherine Montréal (Québec) Canada H3T 2A7, Canada</footnote>

<footnote n="5">⁵ University of Turku, 20014 Turun yliopisto, Finlande</footnote>

<footnote><sup>a</sup> Auteur de correspondance : helene.becotte@polymtl.ca</footnote>
# 1 Introduction

Les techniques d'analyse des textes produits foisonnent et de nouvelles disciplines sont entièrement créées autour de ce concept. Les techniques utilisées sont variées et proviennent de plusieurs domaines [1]. Les statistiques, les tests A/B, la fusion et intégration de données, la régression, la classification, les règles d'association, le data mining, la visualisation, le text mining, l'analyse de sentiments, les réseaux de neurones, l'analyse de réseaux, le traitement du langage naturel, la simulation, l'analyse de séries chronologiques sont toutes des techniques ou groupes de techniques qui s'entrecroisent [2].

Bien que ces techniques soient utilisées sur des textes produits et des données statiques et que le processus d'écriture soit pour sa part composé de données dynamiques multidimensionnelles, il est possible de s'en inspirer pour bénéficier des possibilités de telles techniques. C'est ce que nous nous proposons de faire dans ce travail, en nous concentrant sur la visualisation.

L'étude du processus d'écriture est complexe pour plusieurs raisons. La toute première raison est due à la singularité du processus individuel qui fait en sorte qu'il n'existe aucune méthode unique pour rédiger un texte de qualité [3]. La seconde est qu'il est composé principalement de données qui varient dans le temps. Ainsi, les opérations d'écriture, telles qu'elles ont été décrites par la génétique textuelle dans un environnement numérique [4], peuvent être listées en fonction de leur ordre chronologique d'apparition. Ces opérations et les pauses qui y sont attachées, sont difficiles à interpréter par l'humain lorsqu'elles ne sont pas combinées et contextualisées pour former des unités identifiables par l'homme : des mots, des phrases ou une section de ce qui deviendra du texte.

Parmi la panoplie disponible des outils d'analyse disponibles, les représentations du processus scriptural sont les plus utilisées grâce à leur facilité à traiter l'information.

Avec l'avènement de technologies dédiées à l'analyse du processus depuis les années 90, les possibilités d'automatisation se sont multipliées. Malgré cela, peu de méthodes permettent aujourd'hui aux chercheurs d'accélérer leur analyse et de se concentrer sur l'interprétation et la compréhension des mécanismes de révisions qui pourraient permettre à un scripteur d'améliorer la qualité de ses textes.

Dans ce travail, nous nous proposons de nous intéresser, tout d'abord, aux structures sous-jacentes aux données impliquées dans le processus scriptural en distinguant nettement entre les représentations réalisées dans le cadre de la linguistique cognitive et celles réalisées dans le cadre de la linguistique génétique. Ce qui nous permettra d'introduire à la méthodologie suivie et d'exposer les modalités d'enregistrement. Nous finirons par illustrer notre propos à l'aide d'un exemple tiré de notre corpus afin de préciser les objectifs poursuivis.

# 2 Prétraitement & structures des données scripturales

Depuis les années 80, plusieurs méthodes pour analyser le processus d'écriture ont été utilisées [5]. L'outil principal pour analyser le processus d'écriture est le fichier d'enregistrement, appelé log, qui contient de façon exhaustive et détaillée l'ensemble des opérations effectuées par le scripteur lors de la rédaction d'un texte [6]. Les données qui y sont emmagasinées sont considérables, et lorsqu'elles ne sont pas préalablement traitées, elles sont hostiles à l'analyse humaine [7]. Ce traitement préalable nous semble donc déterminant dans l'accès aux données scripturales enregistrées. Autrement dit, il est impossible d'exploiter les programmes d'enregistrement de l'écriture (dits aussi de temps réel), sans procéder, au préalable, à un redéploiement visuel des données obtenues. Les structures sous-jacentes des données ainsi représentées sont généralement plus propices à l'analyse que les données brutes inexploitables. La principale raison est que lorsqu'on cherche à explorer des données, plusieurs étapes sont nécessaires avant de pouvoir utiliser les techniques d'analyse à proprement parler. Le processus
simplifié par lequel les données sont acquises, traitées et analysées se résume ainsi : 1) enregistrement, 2) partage, 3) tri, 4) recherche, 5) représentation visuelle des données et 6) analyse [2]. Plusieurs de ces actions ont déjà été étudiées de manière individuelle et ont été l'objet de création de logiciels visant à enregistrer le processus d'écriture et à le représenter dans l'une ou l'autre de ses dimensions [8]. Ces logiciels sont tous différents et généralement destinés à un projet de recherche particulier [6]. Certains sont conçus pour traiter l'information et la retransmettent ensuite à l'utilisateur de façon simplifiée, sous la forme d'une représentation visuelle.

L'utilisation de représentations graphiques de données, appelées de façon plus générale visualisations, consiste à explorer et essayer de comprendre les grands ensembles de données [9, p. xvi]. Elles permettent notamment d'identifier des tendances, structures, irrégularités et relations entre les données sur une certaine période temporelle [10, p. 110]. Le format compact de la visualisation aggrège les données et utilise les capacités cognitives de l'humain [11]. Le but principal de l'utilisation de ces images représentant le processus scriptural est de laisser l'œil trouver des structures sous-jacentes parmis les données [12].

Il est important cependant de considérer que l'utilisation de représentations visuelles des données comporte certains défauts. Puisque les conclusions d'analyse seront effectuées par l'utilisateur, les capacités de traitement de celui-ci influencent fortement les résultats obtenus [13]. Tout d'abord, l'être humain a une capacité limitée à traiter des quantités d'informations et il aurait aussi parfois tendance à percevoir des tendances et associations alors qu'il n'y en a pas [1]. Pour cette raison et pour maximiser le potentiel de conclusions possibles, il est pertinent de pouvoir confirmer mathématiquement ces conclusions grâce à des modèles d'analyse de données et de s'assurer qu'il existe effectivement une corrélation forte entre différentes variables [14].

Les techniques d'analyse utilisées sont ensuite dépendantes du type de pré-traitement effectué sur les données. Structurer les données d'une certaine manière plutôt qu'une autre influence donc nécessairement les résultats d'analyse obtenus par la suite. Conséquemment, lors du choix d'une technique particulière d'analyse, ce n'est pas la technique elle-même qui est importante mais l'utilisation finale des résultats obtenus qu'il faut considérer [15, p. 134]. Dans le but d'obtenir par exemple une compréhension du système sous-jacent aux données comme dans le cas de l'analyse du temps de l'écriture, il est important de s'assurer que le modèle utilisé et les résultats obtenus soient propice à l'interprétation [16, p. 209].

Il existe deux grands modèles de représentations qui prétraitent les données de manière à pouvoir appliquer des techniques d'analyse linguistique de données. Le tout premier, attaché aux travaux réalisés par une linguistique cognitive, est celui qui a été développé dans le cadre des *Systèmes d'Information Géographique* (dorénavant SIG). Le second, en réaction au premier, a été développé en associant, de manière pluridisciplinaire, la linguistique génétique et la théorie mathématique des graphes. A ces deux modèles, nous proposerons, dans ce travail, d'introduire un tout nouveau modèle, qui est en fait le mixte des deux grands modèles : la représentation progressive.

## 2.1 Linguistique cognitive et systèmes d'information géographiques (SIG)

Les SIG sont un type de représentation utilisé initialement pour traiter des données géographiques. Les principaux attributs sont l'identification spatiale et temporelle d'activités, qui ont une ressemblance avec les données issues de l'écriture [17]. Ces attributs sont utilisés en tant que coordonnées. En géographie, ces coordonnées sont souvent la latitude et la longitude [18, p. 1] mais peuvent également contenir l'élévation [18, p. 73]. En analyse du processus,
dans la majorité des cas, ces coordonnées vont être composées d'une mesure de temps et d'une quantité de révisions effectuées [17].

Voici un exemple d'une représentation effectuée sur un logiciel dédié pour les SIG [19] :

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1. Représentation SIG.</figcaption></figure>

Notre propos n'étant pas de rentrer dans l'analyse de ces représentations, nous nous contenterons, dans le cadre de ce travail, d'en noter les principales caractéristques. Ainsi, comme il est possible de le voir dans la figure 1, la contribution clé des SIG réside dans la structure qu'ils donnent aux données et aux possibilités de les analyser considérant l'emplacement physique des données dans le texte. Cette dimension du processus d'écriture se nomme spatialité. Des méthodes d'analyse spécifiques sont adaptées à ces structures de données de manière à mettre en relief certaines problématiques. Les principales techniques comprennent (1) l'analyse des chevauchements entre différentes caractéristiques, (2) l'identification de sous-groupes, (3) l'exploration de tendances spatiales selon certaines variables et (4) l'exploration de la relation entre plusieurs variables en fonction de leur emplacement spatial [20, p. 2].

Ont utilisé ce mode de représentation (SIG) principalement les études suivantes : LS Graph [21, 17], Genèse du texte [4], GIS Graph [19], Timeline [22] et Inputlog [23]. Toutes ces représentations ont en commun l'utilisation des axes X et Y, comme la figure 1 l'illustre, chacune exploitant des caractéristiques différentes : chronologie, topologie, avec un jeu de couleurs.

Les méthodes les plus pertinentes dans le cas de l'analyse du processus de l'écriture sont sans contredit celles qui permettent de mettre de l'avant l'aspect spatial des données. La visualisation est considérée comme étant la première étape pour n'importe quelle analyse spatiale [20, p. 19 ch.2]. Par la suite, la requête de données est la méthode la plus simple pour débuter l'analyse. Il s'agit d'une façon d'agréger les données à un niveau supérieur pour obtenir des informations concentrées sur une problématique particulière. Les statistiques sont l'étape suivante pour comprendre les caractéristiques des données.

Finalement, plusieurs sources d'erreur sont possibles et un choix de modélisation de données inapproprié est aussi considéré critique dans le cas des SIG [20, p. 18 ch.2].
## 2.2 Linguistique génétique et représentation par graphes

La représentation par les graphes permet de mettre davantage en relief l'aspect dynamique de l'écriture. Celle-ci est orientée sur la chronologie du processus d'écriture [24]. L'une des particularités est de bien gérer la transformation et les mouvements du texte grâce aux nœuds représentant des parties de texte (ajoutés, supprimés) reliés ensemble par des arcs définissant leur relation, soit chronologique ou spatiale [25]. Il est possible de voir le contenu des nœuds. Telle que mentionnée par Caporossi et Leblay [8], cette représentation montre néanmoins l'aspect temporel de la rédaction, soit le moment exact où le scripteur a effectué chacune des opérations représentées.

Voici l'exemple d'une représentation par graphes produite par Caporossi et Leblay [8] :

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Fig. 2.** Représentation génétique par graphes.</figcaption></figure>

Cette representation qui reprend une description génétique à partir des opérations élémentaires d'écriture (Ajout versus Suppression) doit être lue de la manière suivante:

(0): Il me

(1): <SUPPR> em II

(2): <AJOUT> <CR><CR>Je ne vo

(3): <AJOUT> lis

(4): <SUPPR> sil

(5): <AJOUT> is pas un lieu

(6): <AJOUT> q

(7): <SUPPR> q

(8): <AJOUT> précis comme élément essentiel d

(9): <SUPPR> d leitnesse tnemélé emmoc sicérp

(10): <AJOUT> ou

(11): <AJOUT> en end

(12): <SUPPR> dne ne

(13): <AJOUT> un endroit pr

(14): <AJOUT> +ec
(15): <SUPPR> ce+

(16): <AJOUT> écis comme élément essentiel d

Ce mode de représentation n'oublie pas l'importance du texte produit : il est possible de le suivre au moyen des traits pointillés rouges. Il est facile de noter tout le travail d'écriture réalisé par le scripteur, soit les 2/3 de ce qui est écrit (11 nœuds sur 16) n'apparaîtra pas dans le texte produit.

Mais, au delà de la simple appréhension de cette représentation mathématique, et afin de bien en comprendre les subtilités, nous proposons un succinct rappel des ressources théoriques des graphes.

Un graphe est une représentation visuelle simple constituée de points reliés ensemble par des lignes [26, p. 1]. Leur structure est utilisée dans des domaines variés puisqu'elle représente simplement des relations entre objets [27, p. 1]. La terminologie est plutôt intuitive. Les points sont appelés nœuds tandis que les lignes sont appelées arêtes. Les nœuds peuvent représenter des villes sur une carte, des individus dans un réseau social ou encore simplement des informations reliées entre elles par les arêtes [28, p. 2]. Deux nœuds sont dits adjacents ou voisins s'ils sont reliés par une arête. Finalement, le degré d'un nœud est le nombre de voisins que possède celui-ci [29, p. 4]. De manière plus formelle, un graphe $G = (V, E)$ est constitué d'un ensemble fini $V$ de nœuds et d'un ensemble $E$ d'arêtes. Un graphe peut être orienté, dans lequel cas $G = (V, A)$ a un ensemble $A$ d'arcs. Un arc qui relie un sommet $x$ à un sommet $y$ sera noté $[x, y]$ tandis qu'un arc qui relie un sommet $y$ à un sommet $x$ sera noté $[y, x]^{1}$.

De manière appliquée, en prenant l'exemple des réseaux sociaux, un graphe non orienté serait utilisé pour décrire une plateforme telle que Facebook, pour décrire la relation mutuelle que deux individus partagent en étant amis. Un graphe orienté plutôt serait utile dans un cas comme Twitter où la relation n'est pas nécessairement réciproque. Un usager peut très bien suivre un autre usager, sans que l'inverse soit vrai. S'il y a une relation de précédence entre des actions, là encore l'orientation des arcs peut être pertinente [2, p. 29].

L'analyse de réseaux, que certains auteurs appellent plutôt graph mining [30], est relative à la théorie des graphes et est une technique d'analyse de données utilisée en big data [2, p. 29]. Cette technique permet en effet d'utiliser de bons algorithmes pour l'analyse et le traitement des données complexes pouvant être représentées sous forme de graphes [31]. Depuis une dizaine d'années, le développement d'algorithmes de data mining dédiés aux graphes a été source d'une augmentation d'intérêt de la part des milieux scientifiques et industriels [32]. Parmi les techniques adaptées les plus fréquentes, on retrouve la classification et l'identification de tendances [30]. Nous nous sommes donc posés la question de l'adaptabilité de cette théorie mathématique aux sciences humaines, et plus particulièrement à la linguistique de l'écrit.

Ainsi, les possibilités d'analyse de ces structures ont déjà été étudiées dans le contexte du processus de l'écriture. La mise en évidence de sous-graphes particuliers représentant les patterns des opérations les plus fréquentes (ajout vs insertion, suppressions immédiate et différée, remplacement), a déjà été réalisée. L'identification de ceux-ci est utile dans l'analyse du graphe représentant le temps de l'écriture [7]. Il serait aussi possible d'avoir une visée plus exploratoire pour l'analyse et chercher par exemple des tendances ou autres sous-structures dans les données.

La recherche de ce type de structures peut se faire sur un seul large graphe pour y trouver des structures qui sont récurrente un nombre minimal de fois. Elle peut également se faire sur un groupe de graphes, pour lequel l'objectif est de trouver des *structures qui sont récurrentes* dans une certaine fraction des graphes faisant partie de ce groupe [30]. En raison de la différence fondamentale entre les caractéristiques sous-jacentes aux données et à la formulation du problème, les algorithmes qui sont développés pour l'analyse d'un groupe de graphes ne
peuvent être appliqués à l'analyse des caractéristiques d'un seul graphe. Inversement, les algorithmes développés pour l'analyse à l'intérieur d'un large graphe peuvent être facilement adaptés pour l'analyse d'un ensemble de graphes [32].

Dans l'analyse du temps de l'écriture, les deux approches sont également pertinentes, pour d'abord repérer les *stratégies récurrentes* d'un scripteur, et pour ensuite comparer les stratégies des différents scripteurs entre eux. Les méthodes d'analyse seront appliquées sur les différents niveaux de graphes pour tenter de détecter des stratégies ou opérations nouvelles.

L'utilisation de ces propriétés en analyse de l'écriture permettrait ainsi de comparer plusieurs textes d'un même auteur pour consolider et mieux comprendre ses propres stratégies de rédactions sous forme de sous-ensembles de données. Il serait également possible de prendre plusieurs textes d'un ensemble de scripteurs ayant un niveau de maîtrise d'écriture semblable et ainsi de tenter de découvrir les récurrences entre des stratégies individuelles de rédaction.

# 3 Corpus et méthodologie

Nous nous proposons maintenant de préciser le cadre méthodologique dans lequel a été enregistré notre corpus.

## 3.1 Méthodologie

Ce projet est centré sur l'écriture, comme processus descriptible linguistiquement, s'inscrivant dans le temps et l'espace, c'est-à-dire dans l'avant d'un texte finalement stabilisé. Ce choix s'appuie sur le constat méthodologique, selon lequel le produit n'est pas l'image fidèle de la production. En adoptant une approche génétique du texte, associée à un logiciel d'enregistrement de l'écriture, nous cherchons à décrire comment divers scripteurs donnent lieu à diverses rédactions et révisions, invisibles dans le texte achevé. Trois orientations émergent alors: (1) le rôle des opérations d'écriture-réécriture qui sous-tendent toute activité scripturale, (2) la chronologie qui caractérise les écritures experte, novice, universitaire et scolaire, et (3) l'impact de la visualisation de cette chronologie sur la description et la reproduction de ces écritures. L'objectif est de démontrer que la temporalité est une dimension essentielle de l'écriture, tout autant que la spatialité. L'étude, bien trop souvent négligée de cette temporalité, est intimement liée aux modes de représentations et de visualisations numériques. Ce que nous nous proposons d'étudier, afin de répondre à une interrogation contemporaine élémentaire: comment donner à voir ce qui se passe précisément sur un écran, pendant le temps de l'écriture. L'équipe² a développé une méthodologie propre, à partir d'un outil mathématique (graphes) adéquat, qui permet, en parallèle aux modèles de représentations (SIG) déjà consacrés par la linguistique cognitive, une vraie cartographie génétique de la dynamique scripturale. Ce qui a nécessité la mise en place d'un logiciel dédié proche des attentes de la linguistique génétique.

## 3.2 Un nouveau programme d'enregistrement

Le programme *GenographiX* (GGX), a été mis en place spécifiquement pour mettre en évidence le travail génétique de réécriture des scripteurs. Voici l'environnement graphique offert par le programme :
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 3. Le programme GenographiX.</figcaption></figure>

Comme la figure 3 le montre, le programme GenoGraphiX est expérimental, fonctionnant uniquement, pour l'instant du moins, dans un environnement fermé. Le logiciel permet d'enregistrer le détail de l'activité du scripteur, et de représenter cette activité par l'entremise d'un graphe mathématique tel qu'il a été décrit précédemment. Les données brutes (log) sont enregistrées dans un format similaire à un programme de type Scriptlog. La liste des événements est alors analysée par le logiciel qui regroupe ces événements en cellules (ou nœuds, ou arêtes) et identifie les liens (ou arcs) qui peuvent exister entre les cellules. Dans la version courante du logiciel, chaque cellule est représentée par un rectangle dans lequel on peut lire le texte correspondant (les versions antérieures représentaient chaque cellule par un cercle, mais le texte correspondant n'était pas visible). Ces cellules peuvent être de trois natures : 1) du texte ajouté que le scripteur a supprimé avant la fin de la rédaction (en jaune), 2) du texte ajouté qui restera dans le document final (en rouge) et 3) du texte supprimé (en bleu). Des liens entre cellules représentent une relation temporelle ou spatiale. Comme nous l'avons déjà signalé, pour des raisons méthodologiques, une attention particulière est portée sur le texte final qui peut toujours être lu en suivant les cellules et les liens rouges. Il est toutefois aussi possible de suivre le travail de manière chronologique en suivant les liens en trait continu (les autres liens sont en pointillés). Afin de marquer la relation particulière qu'il y a entre l'ajout d'une portion de texte et sa suppression ultérieure, la cellule d'ajout et la cellule de suppression correspondant sont reliées par un lien vert. Un exemple de graphe est représenté par la figure 5.

## 3.3 Une double tâche

Il s'agit d'un corpus numérique d'écritures enregistrées, composé de deux tâches successives.
La première, de nature narrative, se présente comme suit :

> « Racontez une histoire. Vous devez intégrer dans l'ordre et sans les modifier les trois phrases :

> -Elle habitait dans cette maison depuis longtemps.

> -Il se retourna en entendant ce grand bruit.

> -Depuis cette aventure, les enfants ne sortent plus la nuit. »

La seconde tâche, de nature argumentative, est la suivante :

> « Qu'est-ce qui est important pour vivre ensemble ?». Un sujet qui se prête à tous les âges, sans reposer sur une structure de type pour/contre représentative d'un modèle dominant des textes argumentatifs.

Précisons que la première reprend un protocole qui a déjà fait l'objet de recueil de corpus de textes auprès d'enfants et de futurs enseignants en formation, proposé au départ par M. Charolles dans le cadre d'études de la cohérence textuelle et repris notamment dans Garcia-
Debanc et Bonnemaison [33]. L'analyse des processus d'écriture trouvera ainsi des points d'appui dans les études existantes des textes produits, étant donné que ces études, comme nous l'avons déjà souligné dans notre introduction, sont déjà très installées. Ce corpus est déjà partiellement enregistré ; il se compose comme suit:

<table><caption>**Tableau 1.** Corpus d'écritures enregistrées.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">PUBLICS</th><th rowspan="2">SCRIPTEURS</th><th colspan="2">TÂCHES<br>(20 minutes/tâche)</th></tr><tr><th>Narration</th><th>Argument</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Enfants</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="3">Etudiants<br>(Langue<br>étrangère)</td><td>Licence</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Master</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Doctorat</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="4">Adultes</td><td rowspan="3">Etudiants<br>(Langue<br>maternelle)</td><td>Licence</td><td>6</td><td>6</td><td>1</td></tr><tr><td>Master</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Doctorat</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Enseignants-<br>chercheurs</td><td>Doctorat</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td colspan="3">TOTAL en heures et minutes</td><td colspan="2">= 6h</td><td>= 4h20</td></tr></tbody></table>

Il a été fait le choix de consignes à même de fonctionner auprès de publics variés (âge, langues maternelle vs étrangère et niveau d'expertise), la distinction enfant vs adulte recoupant principalement des lieux d'enregistrement. Le corpus est donc composé, pour l'heure actuelle, de 14 scripteurs en langue maternelle et de 4 scripteurs en langue étrangère, pour un total de 10h 20 minutes d'enregistrement. Ce qui semble déjà caractéristique est le fait que ce soit le nombre d'heures d'écriture qui importe, et non plus, le nombre de pages rédigés. Cette distinction reste élémentaire entre des corpus de produits et des corpus de production.

## 4. Un entre-deux: la représentation mixte

Pour illustrer notre propos, nous proposons de suivre l'écriture d'une adulte de 30 ans. La représentation progressive est un hybride entre la représentation génétique par les graphes et les SIG [34]. Elle a été créée dans le but de combiner les avantages de ces deux représentations et de pouvoir représenter plus de variables en s'inspirant de bonnes pratiques en matière de visualisations. Voici, avant de donner l'exemple d'une représentation mixte, nommée progressive par Becotte-Boutin, Caporossi et Hertz [34], le texte produit (Lil-Gon-30-F-T1-Fi-Fr.txt). Il s'agit d'un enregistrement de 20 minutes :

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Fig. 4.** Texte produit.</figcaption></figure>
Comme il est possible de le voir dans l'éditeur de GGX, le texte produit apparaît sous le format *txt*. Voyons maintenant les 20 premières secondes de cet enregistrement, sous la forme d'un graphe :

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Fig. 5.** Représentation mixte, dite *progressive*.</figcaption></figure>

Ce graphe est *mixte* parce qu'il reprend une représentation inspirée des axes X (position spatiale) et Y (chronologie). Dans ce modèle mixte, il faut noter que les trois premières opérations effectuées, soit l'insertion d'un L, e et d'un espace sont en rouge. Ceci signifie qu'elles sont présentes dans la version finale du texte. Par la suite, la présence des opérations successives « ' tait » en jaune et leur double en bleu qui se situe au même emplacement sur l'axe des abscisses signifie que ces opérations ont d'abord été effectuées (en jaune) mais par la suite supprimées (en bleu). Le lien bleu pointillé qui relie l'opération jaune avec son double bleu signifie qu'elles occupent le même emplacement spatial dans le texte. Au bas de la représentation il est aisé de remarquer les opérations successives « était une », qui sont en rouge tout comme le début et sont d'ailleurs liées à l'espace en position 3, ce qui signifie que ces opérations sont successives dans la version finale du texte. En lisant successivement les opérations en rouge, liées chronologiquement par des liens de couleur rouge également, il est possible de constater que le texte final de cette portion représentée, peut se lire « Il était une », conformément à ce qu'il est indiqué à la figure 4.

Puisque les SIG ont cette particularité de bien mettre en relation l'aspect temporel et spatial du temps de l'écriture [17], ils ont en contrepartie le désavantage de n'être qu'une vue d'ensemble du processus. La conséquence de cet attribut est de rendre difficile pour l'analyste de le lier avec opérations et le contexte d'écriture [8]. Pour sa part, la représentation par les graphes met davantage l'accent sur le lien entre les opérations et leur séquence [7]. Il est cependant difficile de connaître le contenu exact de chaque nœud et la position temporelle des opérations.

Cette représentation reprend d'abord l'idée des graphes génétiques mais est incluse dans un graphique ayant comme axe des abscisses la position et comme axe des ordonnées le temps. Contrairement aux SIG dont le déroulement du temps se lit de bas en haut, cette représentation se lit de gauche à droite et de haut en bas, en suivant le modèle logique d'un texte [34]. Par
rapport à la représentation par les graphes, dans ce cas-ci, chaque nœud représente une opération individuelle.

La sous-structure des données de cette représentation possède entièrement les attributs des deux représentations. Dans un graphe, il est possible d'avoir des attributs complémentaires, souvent considérés comme des poids [26, p. 15]. Chaque sommet représente ainsi une opération effectuée. L'opération peut être soit une insertion ou une suppression. De façon similaire aux fichiers log, chaque opération possède les attributs *temps*, *position* et *type*. Les arcs possèdent également des attributs. Nécessairement, ils ont une *origine* et une *destination* mais dans ce cas-ci ils ont aussi un *type* [34]. Cette structure permet ainsi d'appliquer les notions mathématiques et modèles propres à la théorie des graphes pour tenter de déceler des tendances et sous-structures.

Les attributs des sommets peuvent dans un deuxième temps être utilisés plus simplement en tant que coordonnées et reprendre les méthodes propres aux SIG.

## 5. Conclusion

Au sein des approches intéressées par les processus d'écriture-réécriture sur écran, les outils numériques d'évaluation sont en train de devenir un véritable objet de recherche, tout autant que les médiums de productions textuelles. Parmi ces outils d'évaluation, la visualisation de données occupe une place de choix. Se situant directement dans la tradition des transcriptions réalisées par la génétique (schématiquement diplomatiques versus linéaires), la visualisation des données scripturales prolonge ces paradigmes en proposant des données dynamiques, et non plus statiques. Il n'est alors plus seulement question d'évaluer par l'image ce qui vient d'être écrit, mais bien d'évaluer par l'image ce qui est en train d'être écrit, d'être réécrit sur écran, dans des séquentialités singulières.

Le principal avantage d'utiliser des méthodes découlant d'une structure de données propre à un type de représentation du processus d'écriture est de pouvoir à la fois bénéficier des capacités cognitives humaines à détecter des tendances et récurrences dans des données visualisées et de confirmer ces hypothèses avec des méthodes mathématiques. Parmis les différentes représentations explorées, il semble que l'utilisation de la représentation mixte, dite progressive, permette de structurer les données en ayant accès à un bassin plus large de méthodes. Il serait tout de même intéressant de comparer ces représentations et certaines de leurs méthodes d'analyse respectives afin de confirmer leurs avantages et élaborer un cadre méthodologique pour permettre aux chercheurs d'avoir un accès facile à ces compléments d'analyse.

Dans l'état actuel de notre projet, les attentes sont les suivantes:
1) Affiner notre outil d'enregistrement (GGX) afin de pouvoir aussi enregistrer dans des environnements écologiques comme, par exemple, *Word* ou *Open Office*. Pour l'instant, cet outil reste confidentiel.
2) Mettre en place une base de données, étendue, composée d'heures d'enregistrement. Une telle base de données n'existe pas actuellement en langue française.
3) Pouvoir rendre accessible cette base de données sur la plate-forme dédiée (TEMPUS), l'idée étant bien de mettre à disposition des chercheurs des données temporelles variées.
4) Développer les concepts théoriques nécessaires.
Et 5) de procéder à des descriptions affinées en littératie débutante et experte.
Références

[1] D. Boyd et K. Crawford, «Critical questions for big data,» *Information, Communication & Society*, vol. 15, n° %15, pp. 662-679, 2012.

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<footnote n="1">¹ Deux graphes, ou sous-graphes, sont dits *isomorphiques* lorsqu'ils représentent clairement des diagrammes semblables [26, p. 4]. De manière plus formelle, un graphe $G_1 = (V_1, E_1)$ est isomorphique à un graphe $G_2 = (V_2, E_2)$ s'il y a une correspondance entre les ensemble de sommets $V_1$ et $V_2$ et entre les ensembles d'arêtes $E_1$ et $E_2$ de telle manière que si $e_1$ est une arête joignant les sommets $u_1$ et $v_1$, dans le graphe $G_1$, alors l'arête correspondante $e_2$ dans $G_2$ joins les sommets $u_2$ et $v_2$, ce qui correspond à $u_1$ et $v_1$ respectivement [29]. Les algorithmes pour la recherche de structures semblables dans les graphes se basent donc sur cette propriété [73].</footnote>

<footnote n="2">² L'équipe TERs (Temps de l'Écriture et ses Représentations) est une équipe de l'Institut des Textes et Manuscrits Modernes (ITEM/ENS-CNRS).</footnote>