B. Bureau : Editer un texte ancien avec les outils numériques, quels modèles d’édition pour quel établissement du texte ?

Dans le cadre du programme e.philologie PSL (ENC, EPHE, ENS, EHESS) :
Lundi 22 mai 2017, 17-19h, salle Quicherat, ENC, rue Richelieu 65, métro Pyramides.

Bruno Bureau (Université de Lyon)1
Editer un texte ancien avec les outils numériques, quels modèles d’édition pour quel établissement du texte?

je me propose d’examiner deux exemples d’édition dans lesquelles j’ai fait intervenir les outils numériques mis au point par notre équipe HyperDonat, le projet d’édition du commentaire de Donat àTérence et l’édition que j’ai réalisée de l’Historia Apostolica d’Arator à paraître prochainement dans la CUF. A partir des possibilités de collation et de visualisation que fournit l’outil que nous avons conçu, il s’agit d’interroger la nature même du travail éditorial. S’il faut évidemment établir un texte selon les règles de la philologie traditionnelle, l’outil numérique ouvre la possibilité d’autres activités éditoriales qui représentent le texte non comme UN texte, mais comme une succession d’états successifs de transmission des données textuelles qui peuvent prendre chacune une valeur et une dimension propre. L’activité éditoriale appuyée sur les outils numériques permet donc de réconcilier aisément deux exigences à vrai dire contradictoires dans l’édition papier: établir un texte le plus ressemblant possible à ce que l’on croit être un état ancien et correct du texte édité, et représenter l’histoire même de sa transmission.

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  1. Ce séminaire sera filmé. []

Traduction et analyse automatisées des langues écrites en cunéiformes (MTAAC)

Le projet MTAAC (Machine Translation and Automated Analysis of Cuneiform Languages) a pour but de développer l’application de techniques de pointe dans le traitement du langage naturel pour les langues écrites en cunéiforme de Mésopotamie. Une méthodologie adaptée aux particularités de ces langues anciennes sera développée; le corpus utilisé pour son élaboration consiste en presque 68’000 textes datés à la période d’Ur III (21e siècre av. JC). Cette méthodologie combinera des technologies d’apprentissage automatique pour la traduction et l’analyse des textes et pourra être appliquée ensuite à d’autres corpus anciens. Le logiciel et les données générés par cette recherche seront disponibles sans restriction d’accès ou d’utilisation1.
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  1. résumé communiqué par Emilie Pagé-Perron, coordinatrice du projet, et qui est également intervenue au Caf’E.phe []