Nouveaux médias et nouvelles pratiques d'écriture

Alphabets

Dans l’environnement informatique, le flux de texte révèle le morcellement de l’écriture en signes (les caractères du clavier, les symboles, les pixels et leurs assemblages, etc.) Les contenus ne sont plus seulement identifiés / tagués par les caractères alphanumériques, mais aussi par de nouveaux codages informatiques (ASCII, QR codes, etc.) et par toutes les associations que permettent ces codages (symboles, jeux de typographie, etc. – voir par exemple le site copypastecharacter qui propose à l’internaute de naviguer dans tous les symboles typographiques et de les récupérer dans le presse-papiers, au format texte ou HTML).

Comment le numérique s’est-il approprié les anciens alphabets (par ex. le morse, le sémaphore, le braille, l’alphabet phonétique) ou les alphabets non romains (cyrillique, grec, chinois, japonais…) ? Quels sont les nouveaux alphabets induits par le numérique ? Quels sens prennent ces alphabets dans le codage d’une information et l’expression écrite et visuelle ?

Expérimentations

Révéler : Le QR code renferme une URL à laquelle l’individu peut accéder grâce à la fonction de reconnaissance d’image de son mobile. Le QR a ceci de singulier que son aspect normalisé ne donne aucun indice sur l’URL auquel il est associé. Sans dispositif de lecture, peut-on faire parler le QR code ? son aspect visuel, dénué de sa clé informatique, a-t-il un langage ?
→ réduire le QR code à une image bitmap pour en donner des réinterprétations, décontextualisées de la fonction initiale du symbole, redonner une autonomie au symbole : observer l’évolution du QR code par l’automate cellulaire de John Horton Conway (le Jeu de la Vie)
→ cf Rémi Sussan (intervention IBD)

Traductions

De nombreux outils en ligne (dont Google Translate) permettent de traiter à la volée le flux de texte d’une URL, de le traduire et de réintégrer cette traduction au sein de la mise en page originelle de l’URL. Ces traductions sont complètement décontextualisées (de la page dont est issu le texte, de la ligne éditoriale de l’auteur, etc.) et n’intègrent pas (encore) les nuances de la langue (registres d’expression, second degré, références, etc.) Par ailleurs, ces outils ne vérifient pas la syntaxe des traductions proposées au point de proposer parfois des séquences de mots résultant d’une traduction littérale. Il en résulte des « bricolages » de texte assez peu lisibles, révélant avant tout les failles de la machine et une certaine désincarnation de l’environnement de lecture.

Expérimentations

Dégrader : La traduction automatique dégrade le texte en appauvrissant les nuances de vocabulaire et en détruisant la syntaxe.
→ mettre en évidence la dégradation du contenu par des traductions successives ou des allers-retours (principe du « téléphone arabe »)

Transcriptions

Lorsque la langue du texte est connue ou identifiée, les ordinateurs mettent à disposition de l’utilisateur des outils permettant de traiter le flux de texte à la volée, soit pour le transcrire (transcription d’une dictée orale en un texte dactylographié – par ex. logiciels de reconnaissance vocale, dont l’outil Siri d’Apple), soit pour l’interpréter et éventuellement le remettre en forme (formulaires pour poser des questions – par ex. dans l’aide d’un logiciel, outils de correction orthographique, grammaticale et syntaxique, etc.)

Expérimentations

Piéger : Les nombreuses méprises des moteurs d’intelligence artificielle pour traiter les flux de texte créent des situations décalées, dans lesquelles l’utilisateur peut être tenté de tester les limites de la machine et provoquer certaines réactions (par ex. avec la conseillère virtuelle Anna du site d’Ikéa, l’outil d’aide Trombine de Microsoft Office, etc.)
→ explorer les limites d’interprétation textuelle des outils d’IA (à développer)

Contributions

Le traitement de texte facilite la construction du texte par bribes, annotations, corrections, suggestions. Cette façon de travailler un texte est particulièrement bien adaptée à la rédaction collaborative (plateformes de documents partagés type Google Docs, écriture simultanée sur les plateformes de type Etherpad, etc.) En contrepartie, il en résulte des textes dans lesquels la notion d’auteur disparaît et pour lesquels les notions d’intention et d’originalité (vs le consensus) sont remises en question.

Expérimentations

Satisfaire : Quelle direction prend un texte que l’on a soumis au plus grand nombre par le biais d’une plateforme collaborative ? Comment négocient les auteurs pour aboutir à un résultat accepable (comment formuler les attentes ? doit-on imposer des règles ? les auteurs peuvent-ils se réguler les uns les autres ?)
→ inviter plusieurs personnes à écrire une histoire (par ex. en utilisant une amorce du type de celles qui étaient proposées sur Internet à l’occasion de l’exposition BnF sur les contes de fées)

Posté par jfgleyze

jfg