Lors de ma dernière année de Master sur les métiers des archives, des bibliothèque et humanités numérique, à l’Université Aix-Marseille, j’ai eu l’opportunité de travailler sur plusieurs fonds d’archives sonores portant sur des thématiques variées. En réalisant leurs catalogues documentaires, j’ai souhaité les accompagner de graphes, de diagrammes ou de cartes qui permettent une représentation visuelle des fonds d’archives et en facilite la lecture.

Pour les archives sonores, la représentation visuelle est aussi une autre façon d’aborder les fonds, voir ce que l’on ne peut pas entendre. En effet, la visualisation de données facilite l’exploitation, l’analyse et la communication de données¹.

Les visualisations représentent une synthèse des données à partir du choix de données : un nombre de mots, de dates, etc. Comment la visualisation permet-elle de raisonner sur l’archive ? Tous les outils de visualisations sont-ils adaptés aux données archivistiques ? La visualisation peut-elle être interprétée facilement par le lecteur ? Alors qu’il existe plusieurs modèles et outils pour une visualisation², j’ai choisi ici d’en examiner trois : l’analyse textuelle, la cartographie et l’infographie, chacun en liaison avec un fonds spécifique, pour essayer de répondre à ces questions.

L’analyse textuelle pour le fonds Elisabeth Cestor

Le fonds Elisabeth Cestor contient des enregistrements sonores sur la représentation et les activités de la ville de Marseille dans l’art (1992-1993) et la fabrication des musiques traditionnelles (1994-2006). Les entretiens sur la musique traditionnelle provençale ont tous été transcrits par la productrice, Elisabeth Cestor. C’est cela qui a déterminé mon choix d’utiliser Voyant tools comme outil de visualisation pour obtenir une compréhension des données textuelles³.

Les données textuelles nettoyées et traitées sont riches et contiennent de nombreuses informations. En effet, lors de l’importation d’un texte, les mots sont classés par fréquence d’apparition. Pour des entretiens thématiques, on aura donc un très grand nombre de mots tels que « je », « il », « elle », « de » « un », de même pour le pluriel et le singulier. Pour avoir une vision claire des termes utilisés, il faut donc nettoyer le texte. La visualisation de texte nécessite différentes compétences, principalement l’utilisation efficace de l’espace d’écran pour visualiser les relations entre les phénomènes et mettre en évidence le message principal. Cela peut impliquer de laisser certaines données de côté pour permettre d’atteindre la vision ou l’objectif principal, car le texte comporte un afflux important de données.

Grace à un import du texte dans Voyant tools il est possible d’établir une décomposition du texte à travers ses éléments constitutifs, ou encore, d’afficher la fréquence d’apparition des mots dans un corps de texte donné, appelé « nuage de mots ».

La visualisation de données textuelles permet à la fois de grouper, de comparer et ainsi de mieux comprendre le texte, d’y révéler les informations les plus pertinentes. Plus le mot prend de la place, plus il est utilisé. Pour le fonds Cestor les mots les plus fréquents sont : musique (123) ; langue (117); marseille (47); parcours (42); musical (40). Une autre possibilité avec Voyant tools est de créer des grappes de termes et des liens entre les mots :

Lors d’un traitement d’archives sonores, ces modèles de visualisation peuvent se rendre très utiles pour comprendre les sujets employés, ou pour obtenir une liste de termes pour l’indexation. Cependant, ce traitement risque d’écraser un terme rare sous la masse des mots plus fréquents.

Manuel de Voyant Tools : https://documentation.huma-num.fr/voyanttools

La cartographie pour le fonds Fabienne Le Houérou

Le fonds Fabienne Le Houérou contient des enregistrements réalisés auprès d’anciens soldats italiens ayant participé à la conquête de l’Éthiopie en 1936, et qui n’en sont plus jamais repartis, des résistants éthiopiens à la colonisation italienne et, un entretien avec le président de l’Érythrée actuelle, Isaias Afwerki. Lors du traitement du fonds, de nombreaux lieux ont été mentionnés par les informateurs, et la réalisation d’une carte s’avérait indispensable pour replacer ces sources dans un contexte géographique.

La cartographie. La création de cartes implique l’application d’éléments à la fois scientifiques et artistiques, combinant des talents graphiques et des connaissances spécialisées des principes de compilation et de conception avec les techniques disponibles pour la génération de produits⁴.

Les cartes fonctionnent comme des outils de visualisation pour les données spatiales. Les données spatiales sont stockées dans une base de données et extraites à diverses fins. Plutôt que de simplement dessiner des cartes, le processus cartographique concerne la manipulation des données, la capture de données, le traitement d’images et l’affichage visuel. Les représentations cartographiques peuvent apparaître sous forme imprimée ou sous forme d’images dynamiques générées sur un écran d’affichage d’ordinateur. Les méthodes analogiques traditionnelles de création de cartes ont été remplacées par des systèmes numériques capables de produire des cartes interactives dynamiques qui peuvent être manipulées numériquement, comme dans l’exemple ici présenté, réalisé avec le logiciel Umap :

Voir en plein écran

L’Infographie pour le fonds Marceau Gast

Le fonds Marceau Gast, contient à la fois des archives sonores, photographiques et papiers, résultants des recherches de l’ethnologue marseillais sur l’alimentation et l’agriculture aux Sahara, Yémen et Kabyle sur un temps long. Pour cette raison, la création d’une infographie semblait pertinente. L’infographie est une représentation visuelle d’une grande collection d’informations⁵. Cette méthode de visualisation raconte une histoire plus complète qu’une simple visualisation de données. Elle peut contenir une ou plusieurs visualisations de données. Le but principal d’une infographie est d’explorer un sujet complexe et complet d’un coup d’oeil. Bien que l’infographie propose généralement plusieurs éléments de données quantifiables et statistiques, elle ne conduit pas toujours le spectateur à une seule conclusion. L’objectif des infographies est de guider les téléspectateurs sur un sujet afin qu’ils puissent finalement arriver à leur propre conclusion. Les infographies sont suffisamment complètes pour être autonomes et sont souvent accompagnées d’une brève introduction comme dans le cas présent, mais celle-ci n’est pas toujours nécessaire. Le but d’une infographie est de raconter une histoire complète, aisément partageable sur plusieurs plateformes de diffusion.

Consulter l’infographie interactive

Pour conclure, nous pouvons constater que les visualisations permettent de présenter différemment des informations, et offrent ainsi de nombreuses possibilités. Les visualisations ici présentées peuvent s’avérer utiles lors de la valorisation d’un fonds, d’une publication ou d’un instrument de recherche. Certes, une visualisation ne remplacera jamais un instrument de recherche. Les visualisations peuvent être utilisées comme un support parallèle au texte, en changeant de mode de représentation. On passe d’une liste d’indexation à un nuage de mots, d’un ensemble de lieux à une carte, d’informations éparpillées à une infographie. Par leur potentiel de synthétisation, de clarification, les visualisations constituent donc une véritable porte d’entrée dans le big data.

Le philosophe René Descartes, dans ses Règles pour la direction de l’esprit, fait ce parallèle entre pensée et vue : 

« celui qui veut regarder d’un seul coup d’œil beaucoup d’objets à la fois, n’en voit aucun distinctement ; et pareillement, celui qui a coutume de s’appliquer par un seul acte de pensée a beaucoup de choses en même temps, a l’esprit confus »⁶. 

L’histoire de la visualisation de données, de l’usage d’une image pour présenter un schéma, est une pratique ancienne. Elle permet de présenter clairement et rapidement des données, d’en rendre intelligible la substance, mais elle présente aussi des inconvénients, notamment lorsqu’elle ne représente qu’une partie des données choisies, et ne peut donc représenter exhaustivement la totalité des données d’un fonds. L’enjeu est davantage ici de mettre en évidence la spécificité du fonds sans l’isoler de son contexte.

L’usage d’outils de visualisation de données n’est pas encore une pratique répandue dans la production d’un instrument de recherche ou la valorisation d’un fonds, et comme le souligne Julien Pomart⁷: 

« il apparaît encore nécessaire de convaincre les professionnels des archives des possibilités offertes par la dataviz, et la meilleure manière pour cela consiste sans doute à partager nos réalisations respectives, si imparfaites soient-elles »⁸.

C’est toute l’ambition de ce billet, en espérant que les quelques réalisations présentées ici en intéresseront certains.

Crédits de l’image à la une : “visualisation graphique du réseau montrant les articles et les mots-clés récupérés de Scopus”. Wikimedia Commons. Domaine public.

1. Les données archivistiques sont les données descriptives et d’autorité liées aux documents d’archives, qui sont pour la majorité produites par les services d’archives dans l’optique de la publication en ligne d’instruments de recherche. Voir : « La visualisation des données archivistiques : les premiers pas, et ensuite ? », dans La Gazette des archives, 248, 4, 2017, pp.97-112 [↩]
2. Le forum de l’AAF du 30 mars au 1er avril 2016 à Troyes a réalisé un outil présentant les différentes formes de valorisation des données [↩]
3. Voyant Tools est une application Web open source permettant d’effectuer des analyses de texte créer en 2003 par Stéfan Sinclair et Geoffrey Rockwell [↩]
4. F. Joly, La cartographie, 3. éd., Paris, 1990 (Que sais-je?, 927 [↩]
5. B. Péroche, Les images de synthèse, Paris, 1991 [↩]
6. René Descartes, Règle pour la direction de l’esprit, Paris, Gallimard, coll. la Pléiade, 1996, 67-68 [↩]
7. Julien Pomart est chargé de la définition et de la mise en oeuvre de la politique de gestion des archives au Musée de Louvre [↩]
8. Julien Pomart, « La visualisation des données archivistiques : les premiers pas, et ensuite ? », dans La Gazette des archives, 248, 4, 2017, p.112 [↩]

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