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Nous allons résumer rapidement les mérites et les inconvéniants des modèles AI partiels tout en montrant leur contributions potentielles aux analyses du récit et celle de sa production et sa réception. Les modèles que l'on vient de discuter ont contribué de facon substantielle à l'analyse du flux du récit, c'est-à-dire l'enchainement logique et temporel des unités de sens tel qu'il est percu par un récepteur typique. En effet les approches de DeBeaugrande et de Lehnert permettent la représentation assez simple (en comparaison d'un modèle AI complet) et élégante du déroulement des événements. Toutefois il demeurent des problèmes. On citera parmi eux l'intégration de ces représentations à d'autres structures de représentation cognitive. On notera également l'indécision quant à leur frontières. Faut-il traiter autant d'information que possible dans ces modèles où est-il préférable de travailler avec plusieurs modèles. Soulignons aussi que ces modèles ont besoin d'une mise à l'epreuve plus systématique. Il faudra peut-être faire des changements au niveau des liens causaux ou encore revoir la définition des éléments primaires d'analyse. Il faudrait en outre des règles de production de récit (comme celles de DeBeaugrande) et des mécanismes de compréhension de récit plus opérationels. La facon dont ils permettent l'élaboration d'un réseau n'est pas très claire. Ainsi il faudrait impérialement développer d'autres d'heuristiques de codage, même non formelles. Finalement, aujourd'hui la plupart des chercheurs s'accordent pour dire qu'il existe des structures de savoir "supérieures" qui guident la comprehension "bottom-up". Un récepteur n'évalue pas toujours toutes les significations possibles d'un élément du récit, mais il l'insère dans une structure plus globale, elle-même divisée en sous-structures comme par exemple les unités complexes de l'intrigue de Lehnert. Ceci dit que ce type d'analyse bâti sur l'analyse de la "micro-structure" du récit ne pourra jamais représenter un modèle complet de la représentation d'un récit (ou même d'analyse de contenu). Souvent un récepteur utilise sa connaissance extensive des plans, structures de buts, scénarios (scripts), cadres ("frames"), thèmes, etc. pour comprendre un texte. Il serait également possible d'utiliser de telles structures dans des modèles simples et partiels de traitement du récit. On pourrait même les intégrer dans une représentation bâtie sur un réseaux de transition. Ceci serait un achèvement méthodologique important, car ces structures "supérieures de savoir" permettent la formalisation du savoir sur le monde du récit que possède chaque producteur ou récepteur. Un premier pas vers l'incorporation partielle des activités de résolution de problème a déjà été fait. Lehnert par exemple utilise le lien "achievement" (a) pour representer la relation entre un but et un état dans le futur, et les relations "m" et "e" pour de coder les liens entre buts. Un autre défaut de ces modèles réside dans la pauvreté de la description des rapports entre le contenu d'un noued, de son type, et des connecteurs qui lient les noeuds. Il est clair par exemple que les connections "purpose" (pu) ou "motivation" (m) ne s'appliquent qu'à certains contenus et qu'a certaines combinaisons de noeuds. Ces quelques questions montrent que le problème majeur de l'analyse de texte en intelligence artificielle est celui de la représentation. En conséquence certains chercheurs ont préfé d'abord travailler sur l'élaboration d'un modèle complet de représentation formelle du texte avant de se lancer à l'analyse de longs textes ou encore à des questions spécifiques comme l'extraction de structures plus causales. Cependant, etant donnée la compléxité de la tâche, il n'y aura pas de modèle très général de traitement de récit dans le proche avenir. Comme on est intéressé en sciences sociales a avoir des techniques et modèles qui peuvent s'appliquer d'une facon relativement rapide à une grande quantité de textes, il faudra avoir recours encore longtemps sur des modèles simplifiés. Mais toutefois les incertitudes de codage ont montré la nécessité d'élaborer au moins un meilleur mode d'emploi des modèles qui existent. Finalement il est clair que les modèles cognitifs de traitement de texte utilisés comme méthodes d'analyse de texte doivent être adaptés à nos besoins. Développer le type des connecteurs et des noeuds, et définir leur exacte utilisation sont des tâches à effecteur empiriquement. Il en va de même pour les théories de production et de réception de narrations politiques.