# Comment créer, explorer et analyser un corpus de publications scientifiques avec Istex ?

Mathilde Huguin

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Mathilde Huguin. Comment créer, explorer et analyser un corpus de publications scientifiques avec Istex?. 12èmes Journées de Linguistique de Corpus, Interactions, Corpus, Apprentissages, Représentations (ICAR); Laboratoire de recherche en Linguistique et Didactique des Langues Étrangères et Maternelles (LIDILEM); Dynamique Du Langage (DDL); Praxiling, Université de Montpellier Paul-Valéry; Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Oct 2025, Lyon, France. http://cnrs.hal.science/hal-05332724

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Submitted on 27 Oct 2025

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# Comment créer, explorer et analyser un corpus de publications scientifiques avec Istex ?

Mathilde Huguin<fnref n="1" />

¹ Institut de l'Information Scientifique et Technique CNRS (UAR76)
mathilde.huguin@inist.fr

L'analyse de corpus de publications scientifiques soulève de nombreux enjeux dont les retombées dépassent la linguistique fondamentale pour toucher aux domaines didactiques, sociaux et politiques. Les travaux dans ce champ de recherche permettent, par exemple, de décrire finement des structures rhétoriques pour aider à la rédaction (Pho, 2008), de construire des lexiques spécialisés à des fins didactiques (Hatier & Tutin, 2019) ou encore d'améliorer la traduction automatique des publications pour rédiger et lire dans sa langue maternelle (Bénard et al., 2023). Ces analyses mobilisent souvent des connaissances avancées en TAL voire sont directement menées par des spécialistes du domaine. L'objectif de cette démonstration est de montrer comment les outils de l'infrastructure Istex<fnref n="1" /> (* Initiative d'excellence en information scientifique et technique *) permettent de simplifier la création et l'analyse d'un corpus de publications sans faire appel à des compétences spécialisées en informatique.

Istex est une infrastructure adossée à l'Inist-CNRS poursuivant deux objectifs : (i) rendre disponibles des publications scientifiques multilingues et multidisciplinaires via une API, i.e. construire un réservoir à corpus selon Habert (2000) ou une archive au sens de Rastier (2004) ; (ii) faciliter la constitution, l'exploration et l'analyse de corpus construits à partir de ces documents. Aujourd'hui, Istex regroupe plus de 30M d'articles et d'ouvrages en texte intégral<fnref n="2" />. Les données Istex ont fait l'objet de plusieurs traitements visant leur enrichissement (e.g. détection d'entités nommées, catégorisation en domaines scientifiques, Cuxac & Collignon, 2017 ; Cuxac et al., 2017) et leur standardisation (e.g. production de format TEI ou de texte nettoyé). Les enrichissements facilitent la recherche de documents. La standardisation minimise, quant à elle, les pré-traitements nécessaires pour l'analyse du corpus.

Au sein de l'infrastructure, deux outils offrent respectivement de créer et d'explorer un corpus.

* La constitution d'un corpus à partir de l'API est simplifiée par l'application Istex Search<fnref n="3" />. Elle permet de construire une requête et de l'affiner en supprimant le bruit grâce à des filtres, des indicateurs et un accès aux textes intégraux. Istex Search permet également de télécharger massivement les documents au format souhaité. En plus de ce choix personnalisable, quatre formats sont paramétrés pour l'import des données dans des outils d'analyse : CorTexT (Breucker et al., 2016), GarganText (Delanoé & Chavalarias, 2023), Lodex (Gregorio et al., 2019) et NooJ (Silberztein, 2016).

* Lodex<fnref n="4" /> (*Linked open data experiment*) est un outil open source permettant l'exploration et l'analyse d'un corpus. Cet outil transforme un jeu de données en site internet, permet de créer des visualisations à partir des données, d'explorer le corpus, et, surtout, d'analyser le corpus grâce à des web services (ou programmes) de fouille de textes<fnref n="5" /> (e.g. détection de termes, topic modeling, cf. Cuxac, 2024).

Notre démonstration repose sur un cas d'usage montrant comment répondre à une problématique scientifique en utilisant un corpus Istex. Dans un premier temps, nous expliquons comment interroger l'API pour constituer un corpus en utilisant l'application Istex Search. Dans un second temps, nous présentons de quelle façon explorer et analyser le corpus constitué en utilisant l'outil Lodex. Nous montrons alors comment créer simplement des visualisations à partir du corpus et comment initier une analyse en utilisant les web services de fouille de textes. Cet exposé vise à mettre en lumière le potentiel des outils de l'infrastructure Istex pour rendre l'analyse de corpus scientifiques plus accessible, reproductible et exploitable par la communauté linguistique.

<footnote n="1">1. L'infrastructure est présentée dans son ensemble sur le site : https://www.istex.fr/.</footnote>

<footnote n="2">2. Le réservoir Istex est enrichi en continu via les acquisitions pérennes des licences nationales complémentaires aux abonnements courants ou via des projets comme CollEx-Persée (https://www.collexpersee.eu).</footnote>

<footnote n="3">3. Istex Search est accessible en ligne : https://search.istex.fr.</footnote>

<footnote n="4">4. Le site du projet (https://www.lodex.fr/) présente des exemples de réalisation.</footnote>

<footnote n="5">5. Les web services sont tous décrits dans le catalogue Istex TDM : https://services.istex.fr/.</footnote>
Références bibliographiques

Bénard, M., Mestivier, A., Kubler, N., Zhu, L., Bawden, R., De La Clergerie, E., Romary, L., Huguin, M., Nominé, J.-F., Peng, Z., & Yvon, F. (2023). MaTOS : Traduction automatique pour la science ouverte. In F. Boudin, B. Daille, R. Dufour, O. El, M. Houbre, L. Jourdan, & N. Kooli (éd.), *Actes de CORIA-TALN 2023, atelier “Analyse et Recherche de Textes Scientifiques” (ARTS)*, 8-15.

Breucker, P., Cointet, J., Hannud Abdo, A., Orsal, G., de Quatrebarbes, C., Duong, T., Martinez, C., Ospina Delgado, J.P., Medina Zuluaga, L.D., Gómez Peña, D.F., Sánchez Castaño, T.A., Marques da Costa, J., Laglil, H., Villard, L. & Barbier, M. (2016). *CorTexT Manager* (version v2). URL: https://docs.cortext.net.

Cuxac, P., Mahut, V., & Niederlender, C. (2017). Istex : Les projets d'enrichissement menés par les équipes de l'Inist. Workshop Istex. Nancy, France. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30707.53281.

Cuxac, P., & Collignon, A. (2017). Istex, un projet national d'archives documentaires : au-delà de l'accès au texte intégral, l'enrichissement des données par méthodes de fouille de textes. *Analyser la science : les bibliothèques numériques comme objet de recherche in 85<sub>e</sub> Congrès ACFAS*. Montréal, Canada.

Cuxac, P. (2024). La fouille de textes en IST : Les outils Istex-TDM. *INFORSID '24*. Nancy, France.

Delanoé A. & Chavalarias D. (2023). *GarganText, collaborative and decentralized LibreWare*. CNRS, ISC-PIF (UAR3611). GarganText organization on ISCPIFs' GitLab repository : https://gitlab.iscpif.fr/gargantext/main.

Gregorio, S., Collignon, A., Parmentier, F., & Thouvenin, N. (2019). Lodex : des données structurées au web sémantique. *Atelier Web des Données de la 19<sub>e</sub> Conférence sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances* (EGC 2019). Metz, France.

Habert, B. (2000). Des corpus représentatifs : De quoi, pour quoi, comment ? In M. Bilger (éd.), *Linguistique sur corpus. Etudes et réflexions—Mireille Bilger*, 11-58. Perpignan : Presses Universitaires de Perpignan.

Hatier, S., & Tutin, A. (2019). Lexique et phraséologie scientifiques transdisciplinaires en sciences humaines : De la modélisation à la création d'une ressource lexicale. *FIU Francophonie et innovation à l'université, Quelle place pour le français scientifique dans un contexte universitaire ?*

Pho, P. D. (2008). Research article abstracts in applied linguistics and educational technology : A study of linguistic realizations of rhetorical structure and authorial stance. *Discourse Studies*, 10(2), 231-250. https://doi.org/10.1177/1461445607087010.

Rastier, F. (2004). Enjeux épistémologiques de la linguistique de corpus. In G. Williams (éd.), *La linguistique de corpus*, 31-46. Rennes : Presses Universitaires de Rennes.

Silberstein, M. (2016). *Formalizing Natural Languages : the NooJ approach*. London, Hoboken : Wiley.
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Huguin Mathilde (mathilde.huguin@inist.fr), 1