Bibliographie d'accompagnement

Organisée par entrées thématiques. Les textes marqués * sont accessibles en ligne sans abonnement. Les textes recommandés en priorité pour les étudiants sans formation technique préalable sont marqués (priorité).

1. Comprendre les LLM — textes accessibles

1. * Underwood, Ted. "The impact of language models on the humanities and vice versa." Nature Computational Science, 5, 695–697 (2025). DOI : 10.1038/s43588-025-00819-4. (priorité)
2. * Bouchard, Aline. "#WorkInProgress : IA générative et outils de recherche de littérature académique." URFISTinfo, 20 février 2025. https://urfistinfo.hypotheses.org/4645. (priorité)
3. * Bender, Emily M., Gebru, Timnit, McMillan-Major, Angelina & Shmitchell, Shmargaret. "On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?" Proceedings FAccT 2021, p. 610-623. [Le texte fondateur sur les risques épistémiques des LLM.]
4. * Rygiel, Philippe. "Augmenter l'historien. Pour une critique computationnelle de l'écriture historienne." Working paper, SEMIS, Inria, 2025. [Matériau central des séances.] (priorité)

2. LLM et méthodes en SHS

5. * Simons, Arno, Zichert, Michael & Wüthrich, Adrian. "Large Language Models for History, Philosophy, and Sociology of Science: Interpretive Uses, Methodological Challenges, and Critical Perspectives." arXiv, 2506.12242, juin 2025. [Synthèse disciplinaire très bien construite pour les SHS.]
6. * Sanaei, Ali & Rajabzadeh, Ali. "Depth and Autonomy: A Framework for Evaluating LLM Applications in Social Science Research." APSA Annual Meeting, Vancouver, 2025. arXiv, 2510.25432. [Framework pratique pour évaluer un usage de LLM en recherche qualitative.]
7. * Madden, Emma Rose. "Evaluating the Use of Large Language Models as Synthetic Social Agents in Social Science Research." arXiv, 2509.26080, septembre 2025. [Pour les étudiants qui envisagent d'utiliser les LLM comme simulateurs de comportements sociaux.]
8. Messeri, Lisa & Crockett, M.J. "Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research." Nature, 627, 2024, p. 49–58. [Sur les risques épistémiques spécifiques à l'usage de l'IA dans la recherche scientifique.]

3. Données et corpus

9. * Rygiel, Philippe. "Can We Still Thinkerer with LLMs? Explicit Computational Philology: An OCR Post-Correction Pipeline for Historical French Corpora." Zenodo, 2026. DOI : 10.5281/zenodo.20112806. [Pour les historiens travaillant sur des sources numérisées.]
10. Putnam, Lara. "The Transnational and the Text-Searchable: Digitized Sources and the Shadows They Cast." American Historical Review, 121(2), 2016, p. 377-402. [Sur ce que la numérisation fait aux corpus et à la pratique historienne.]
11. * Mate-SHS (CNRS). Ressources méthodologiques sur la transcription, le codage et l'analyse de données qualitatives. https://mate-shs.cnrs.fr [Pour les sociologues — voir notamment les tuto sur NVivo, Atlas-ti, Iramuteq.]

4. Écriture académique et argumentation

12. Toulmin, Stephen E. The Uses of Argument. Cambridge University Press, 1958 (rééd. 2008). [Le cadre de base pour comprendre la structure argumentative — convoqué dans le pipeline d'analyse.]
13. Perelman, Chaïm & Olbrechts-Tyteca, Lucie. Traité de l'argumentation. La nouvelle rhétorique. PUF, 1958. [Pour comprendre les stratégies rhétoriques dans l'écriture académique.]
14. Lea, Mary R. & Street, Brian V. "Student Writing in Higher Education: An Academic Literacies Approach." Studies in Higher Education, 23(2), 1998, p. 157-172. [Sur la socialisation à l'écriture académique — contexte de ce que le pipeline d'analyse vise à rendre visible.]

5. Intégrité académique et déclaration

15. * AMEE Guide n°192. "When and How to Disclose AI Use in Academic Publishing." Medical Teacher, 2025. DOI : 10.1080/0142159X.2025.2607513. [Guide pratique sur les normes de déclaration — applicable au-delà de la médecine.]
16. Peters, Martine. "Leveraging Generative Artificial Intelligence with Transparency: Enhancing Academic Integrity in Higher Education." Journal of Scholarly Publishing, 56(2), 2025, p. 510-528. DOI : 10.3138/jsp-2024-1124.
17. * URFIST de Paris. "Au-delà de ChatGPT : recherche d'informations académiques et intelligence artificielle." Support de formation régulièrement mis à jour. https://urfist.chartes.psl.eu/ressources/au-dela-de-chatgpt-recherche-d-informations-academiques-et-intelligence-artificielle (priorité)

6. Circulation internationale des savoirs — pour l'atelier 4

18. Casanova, Pascale. La République mondiale des lettres. Seuil, 1999. [Cadre pour comprendre les enjeux de la plateforme de médiation académique.]
19. Venuti, Lawrence. The Translator's Invisibility: A History of Translation. Routledge, 1995. [Sur la domestication et la résistance dans la traduction — transposable aux enjeux de médiation rhétorique.]

7. Humanités numériques — généalogie et épistémologie

20. McCarty, Willard. Humanities Computing. Palgrave Macmillan, 2005. [La référence fondatrice pour situer le tournant computationnel en SHS.]
21. Drucker, Johanna. The Digital Humanities Coursebook: An Introduction to Digital Methods for Research and Scholarship. Routledge, 2021. [Manuel d'introduction aux méthodes numériques pour les SHS — accessible sans formation technique.]
22. * Fickers, Andreas & van der Heijden, Tim. "Inside the Trading Zone: Doing Interdisciplinary Digital History." Digital Humanities Quarterly, 14(3), 2020. [Sur la notion de thinkering — tâtonner avec les outils pour apprendre quelque chose sur l'objet.] (priorité)