Depuis le développement des méthodes big data et leur arrivée dans les sciences sociales, plusieurs initiatives très ambitieuses ont vu le jour se fixant pour objectif de changer la manière de faire de la recherche en histoire.

Pourtant, le déploiement de ces nouvelles approches se heurte à de nombreuses réticences des historiens, qui, confrontés à la difficulté du dialogue interdisciplinaire, sont souvent sceptiques sur les fins mêmes d'une collaboration dans laquelle ils craignent, parfois à raison, d'être dépossédés d'un matériau qu'ils ont le sentiment de ne plus maîtriser lorsqu'il est transformé pour être intégré dans des bases de données. Tout autant ces procédures de transformation que celles d'analyse suscitent des doutes méthodologiques voire épistémologiques profonds, d'autant plus que les outils mis en œuvre sont souvent novateurs et n'ont donc pas pu bénéficier de nombreux retours d’expérience.

L'objectif est de développer des grandes bases de données historiques en y appliquant des méthodes de fouille de données, notamment autour de l'analyse des réseaux de relations. Le développement sera effectué en mettant en œuvre une approche itérative du processus d’exploration, fondée sur l'appropriation par les utilisateurs des procédures et outils mobilisés ainsi que des résultats des analyses. Pour cela, l'accent sera mis sur l'explicabilité des algorithmes et sur l’analyse progressive des données progressive et l’interaction humain-machine.

Contacts : Jean-Daniel Fekete | Christophe Prieur