Recherche de « périsegments » dans un contexte d’analyse conceptuelle assistée par ordinateur : le concept d’« esprit » chez Peirce (Search of “perisegments” in computer-assisted conceptual analysis : the concept of “mind” in Peirce) (2016)

Abstract: En sciences humaines et plus particulièrement en philosophie, l’analyse conceptuelle (AC) est une pratique fondamentale qui permet de décortiquer les propriétés d’un concept. Lors de l’analyse d’un un corpus textuel, le principal défi est l’identification des segments de texte qui expriment le concept. Parfois, ces segments sont facilement reconnaissables grâce à une unité lexicale attendue, appelée forme canonique. Toutefois, ce n’est pas toujours le cas. Cet article propose une chaîne de traitement pour la découverte d’un certain nombre de segments périphériques, dits périsegments. Pour illustrer le processus, nous réalisons des expérimentations sur le concept d’« esprit » dans les Collected Papers de Ch. S. Peirce, en obtenant une précision moyenne supérieure à 83%.

## introduction dans les humanités et plus particulièrement en philosophie, une méthode d'analyse conceptuelle (ac) consiste généralement à parcourir un corpus de textes d'un ou plusieurs auteurs afin de découvrir les diverses dimensions ou propriétés d'un processus mental complexe appelé le concept. étudier le concept d'« évolution » et ses propriétés dans l'ouvrage de darwin, ou celui de « beauté » dans les romans français de la moitié du xix siècle, sont des exemples d'ac. il demeure toutefois difficile d'établir une méthode d'ac reconnue et largement utilisée en sciences humaines, surtout à cause des multiples et divergentes théories du concept @xcite . par conséquent, il existe plusieurs méthodes et approches pour conduire une ac @xcite .toutefois, si on adopte une approche linguistique et sémantique et l'hypothèse que le concept se manifeste surtout à travers des expressions linguistiques, nous pouvons affirmer que, généralement, l'ac identifie les dimensions d'un concept à partir d'une ou plusieurs formes canoniques et d'une analyse des segments de texte où elles sont présentes. dans sa forme la plus simple, la forme canonique coïncide avec le mot qui véhicule le mieux le concept à l'étude. par exemple, le mot « évolution » constitue la forme canonique du concept d'« évolution » chez darwin. cependant, l'ensemble des segments qui contiennent la forme canonique d'un concept peut ne pas être exhaustif et ne pas traduire toute la complexité sémantique que possède chacune des dimensions d'un concept. vraisemblablement, ces dernières peuvent s'exprimer aussi au moyen de segments périphériques qui ne contiennent pas le mot « évolution ». en effet, dans son ouvrage le plus connu, darwin n'utilise le mot « évolution » que huit fois @xcite . pourtant, il est reconnu que sa théorie est centrée sur le concept d'« évolution ». ceci représente une des difficultés les plus importantes pour l'analyse conceptuelle en sciences humaines, notamment en philosophie. cet article propose une chaîne de traitement qui assiste informatiquement une analyse conceptuelle traditionnelle et où se pose principalement le problème de la sélection d'un certain nombre de segments périphériques. nous appellerons «périsegment» ce dernier type de segment, «concordance» l'ensemble des segments contenant la forme canonique et «composantes sémantiques» les dimensions ou propriétés du concept. la méthode se fonde sur l'hypothèse suivante : les périsegments peuvent être trouvés à partir de la signature des composantes du concept, lesquelles sont déterminées à partir de la concordance. dans cette recherche, nous menons une expérimentation sur le concept d'« esprit » dans les collected papers de ch. s. peirce et nous montrons qu'un certain nombre de périsegments pertinents à des fins d'analyse conceptuelle peuvent être extraits à l'aide de l'ordinateur. la principale contribution de cet article réside dans le transfert des connaissances du traitement automatique des langues (tal), de la recherche d'information (ri) et de l'apprentissage automatique (aa) vers le domaine des humanités numériques (hn) et plus particulièrement, vers la philosophie. l'article est divisé en trois parties : une première qui répertorie les travaux les plus directement liés à notre sujet, une deuxième qui détaille la méthode et les étapes de notre expérimentation et une partie finale qui résume les résultats et discute de l'importance d'une telle chaîne de traitement pour la philosophie et les hn. ## travaux reliés depuis plusieurs années, on trouve des recherches en philosophie qui utilisent des techniques développées en intelligence artificielle et intégrées dans une méthode générale d'analyse de texte @xcite .certains chercheurs ont utilisé les modèles topiques pour extraire les arguments dans des textes philosophiques du 19e siècle (lawrence et al., 2014) ; d'autres ont utilisé des outils de l'aa et du tal pour répondre à des questions philosophiques, comme l'expression des relations causales @xcite ou la perception subjective du temps @xcite . une autre catégorie de travaux utilise la ri pour la création d'une « ontologie dynamique » pour la philosophie @xcite . il existe aussi des projets sur la suggestion de documents (salve2) ou sur le traçage des citations (philozoo) qui s'adressent explicitement aux philosophes. en se servant des certaines techniques standard, notre recherche s'inscrit dans le cadre d'une analyse conceptuelle assistée par ordinateur en philosophie. dans ce contexte, des outils @xcite ou des chaînes de traitement pour l'analyse d'un concept ont été développés. le premier à utiliser ce genre de méthodes est probablement mckinnon, qui a étudié le concept de « destin » chez kierkegard @xcite . plus récemment, d'autres recherches ont exploré le concept de « langage » dans l'oeuvre de bergson @xcite , celui d'« évolution » dans l'oeuvre de darwin @xcite , le concept d'« esprit » chez peirce @xcite et celui de « management » chez le philosophe matsushita @xcite . la majorité de ces travaux ont utilisé la concordance @xcite pour l'analyse conceptuelle. à notre connaissance, il n'existe aucun travail traitant de la question de la découverte des périsegments, limitant ainsi l'analyse conceptuelle à l'étude de la forme canonique (concordance). ## méthode et expérimentation de manière générale, notre chaîne de traitement se sépare en trois grandes étapes : 1) construction d'une concordance à partir de la forme canonique du concept étudié, 2) identification des composantes sémantiques présentes dans la concordance et 3) recherche des périsegments. dans la première, nous choisissons une forme canonique du concept à l'étude et nous divisons le corpus en deux sous-corpus, la concordance et l'ensemble des périsegments potentiels. ensuite nous générons une représentation vectorielle des deux sous-corpus et nous appliquons un algorithme de clustering sur la concordance pour l'identification des composantes sémantiques. la troisième étape a pour objectif la sélection d'un certain nombre de périsegments qui alimenteront l'analyse conceptuelle. pour ce faire, nous extrayons la signature de chaque composante sémantique au moyen d'un processus d'apprentissage supervisé. nous réduisons ensuite la dimensionnalité de l'espace sémantique généré et, enfin, nous calculons la similarité entre les signatures et tous les périsegments potentiels. ## résultats, évaluation, conclusion un comité de trois experts a annoté chacun des périsegments candidats selon la pertinence, en suivant un protocole composé de trois catégories : directement lié à l'« esprit » (1) ; indirectement lié à l'« esprit » (2) ; non pertinent (3). seuls les périsegments faisant partie des catégories (1) et (2) sont considérés comme pertinents. la le principal obstacle de l'analyse conceptuelle assistée à partir de textes de haut niveau théorique, comme les textes philosophiques, dépend principalement de la nature des composantes du concept. ainsi, comme l'a déjà souligné deleuze et guattari, le concept est souvent constitué d'autres concepts @xcite , ce qui augmente le niveau d'abstraction des segments et périsegments à analyser. par exemple, les moins bons résultats du cluster n˚4 proviennent du fait que la composante « matière » est un concept très général, utilisé par peirce dans plusieurs contextes et traduit par un lexique plus ambigu que les autres composantes. cependant, les résultats montrent qu'en général, la méthode permet de trouver des périsegments pertinents à des fins d'analyse conceptuelle et au moyen d'une assistance informatique, offrant ainsi une voie à poursuivre pour la recherche en ce domaine. notre travail a donc une nature exploratoire et utilise un corpus tout à fait original, mais ceci amène des obstacles au niveau de l'évaluation. à notre connaissance, il n'existe aucun corpus philosophique qui a été préalablement annoté à des fins d'évaluation de chaînes de traitement pour l'assistance à l'analyse conceptuelle. cette absence nous oblige à utiliser des méthodes plutôt standards pour l'exploration des corpus en philosophie, limitant ainsi l'évaluation de notre méthode au calcul de sa précision. des stratégies alternatives seront cependant envisagées dans des travaux futurs. l'utilisation de l'ordinateur apporte sans aucun doute des avantages en termes de temps et de ressources utilisées pour ce genre de recherche, mais elle permet surtout la construction d'une approche empirique hybride pour l'ac qui vient renouveler, à la fois des points de vue de la méthodologie et de la théorie, la philosophie et les sciences humaines. afin que le transfert des connaissances du « numérique » vers les humanités soit réalisé, nous croyons que cette approche doit se concrétiser dans des méthodes qui reproduisent partiellement les pratiques des chercheurs en sciences humaines. en suivant certaines étapes classiques de l'analyse conceptuelle en philosophie, telle l'élaboration d'une concordance, notre démarche contribue à la construction d'une stratégie performante pour l'analyse conceptuelle assistée par ordinateur.