# des prompts comme sources aux sources comme contexte [frédéric clavert / c²dh — université du luxembourg](https://inactinique.net) genève / cdhm / 25 septembre 2026

## qui suis-je ?

## la diversité des usages historiens de l'ia <small>*history through ai, ai through history*, luxembourg, juin 2026</small> Note: | L'IA comme… | Exemples | | ------------ | ------------------------------------------------------------ | | **outil** | HTR, traduction, extraction d'entités, classification de corpus massifs | | **pratique** | conversation avec un chatbot, écriture assistée, revue de littérature | | **objet** | les représentations du passé produites par les modèles ; les prompts des utilisateurs | Ces trois dimensions ne sont pas séparées : elles s'entremêlent dans le travail quotidien

## diversité épistémique Note: - modèles de langue et traitement des sources (classer, extraire, vectoriser) - agents et *workflows*: le modèle est censé devenir autonome et outillé - outils d'interrogation de corpus - systèmes reliant des sources hétérogènes signifie aussi que les modes d'échec sont divers. Surtout, n'ont rien à voir avec le **chatbot-oracle**

## la délicate définition de l'ia > *ai* is a marketing term. (Bender & Hanna) Note: - rappel du séminaire de Dartmouth, 1956. Terme pour obtenir des fonds, métaphore anthropomorphique, se distinguer de la cybernétique de Norbert Wiener - distinction ia symbolique / ia connexioniste - ici: modèles de langue (transformers, 2017) et de diffusion (images) - attention, le modèle est le coeur du des chatbots, mais ne sont pas les chatbots: nombreuses couches logicielles (alignement, filtres, outils, recherche en ligne) entre le modèle et l'interface et qui changent substantiellement ce qui est produit - DeepSeek et Tian'anmen : le modèle local répondait (mises à jour où il ne répond plus), le chatbot refusait

## deux projets reflétant des usages distincts - [negotiating the past](https://inactinique.net/prez/2026-06-18_GLOW/2026-06-18_GLOW.html#/) - [cliodeck](https://cliodeck.app/) Note: | | *Negotiating the past* | ClioDeck | | ----------------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------- | | L'IA est… | un **objet** d'étude (et un outil de tri) | un **instrument** de recherche, forgé | | Sources | des prompts d'utilisateurs | mes propres archives, notes, bibliographie | | Question | comment négocie-t-on le passé avec une machine ? | comment « parler » avec ses sources sans s'y perdre ? | | Mécanisme central | génération à partir du *latent space* | **génération augmentée par récupération** (RAG) |

# negotiating the past Note: négocier le passé avec la machine : les prompts comme sources

## les chatbots comme *medium of memory* - stockage de l'information (modèle) - circulation de l'information: les interactions prompt / réponses - déclencheur (trigger) de la mémoire collective: l'interface <small>Astrid Erll, *Memory in Culture* (2011)</small> Note: question du rapport à la vérité: systèmes stochastiques. renvoie aussi aux cadres sociaux de la mémoire (Halbwachs) : l'anthropomorphisme, la structure de l'échange, l'alignement encadrent ce que l'utilisateur peut attendre du passé

## des prompts comme source > comment les utilisateurs mobilisent-ils des références au passé, et **négocient**-ils avec la machine la représentation du passé qu'ils souhaitent ? Note: - Des dizaines de millions de personnes prompt(ent) chaque jour (Chatterji *et al.*, NBER, 2025) - Une « *archive of human candor* » (Hitzig, 2026) — expression discutable, mais l'intuition tient - Des **sources cyborg** : produites dans l'interaction entre un humain et un système

## qu'est-ce qu'une référence au passé ? > army of the european union with tanks fighting on the streets of budapest 2 0 2 2, highly detailed oil painting Note: - Aucune mention explicite du passé : prompt de 2022, sur les négociations Hongrie / Commission européenne - Copié dans un moteur d'images : tous les résultats sont historiques, sur Budapest 1956 - Le problème : une stratégie d'identification robuste des références implicites comme explicites

## sources **corpus krea** : ~10 millions de prompts, plateforme fondée sur *stable diffusion* Note: - Pourquoi ce corpus ? corpus ouvert. Données des grandes plateformes sont fermées. - Conséquence : des prompts pour créer des images, pas du texte. compromis entre la politique de données des plateformes, et la question de recherche.

## lire 10 millions de prompts | Dispositif | Taux de « oui » | | ----------------------------------------- | ------------------- | | API OpenAI | 4-5 % | | API Claude (échantillon de 50 000) | ~9 % | | Ministral-3-3B, local, quantifié | dispositif retenu | <small>le choix du modèle marque le début de l'interprétation</small> Note: trier ce qui, dans 10 millions de prompts, réfère au passé historique

## system prompt <div style="font-size:12pt; background-color:#EEEEEE" > <p>Analyze if this image generation prompt contains a reference to the historical past.</p> <p>**YES** : historical figures, events, periods or eras, historical artists or works, art movements, mythology and ancient legends</p> <p>**NO** : only stylistic words (vintage, retro, sepia), only fictional/fantasy (steampunk, cyberpunk), living celebrities in modern context, extinct animals without historical context, purely futuristic</p> <p>Format: [yes/no]: [one sentence reason]</p> </div>

## vibe-coding - chaîne de traitement écrite avec Claude Code - lire et vérifier le code : la délégation ne dispense pas de la critique - pourquoi un modèle local? - coût, reproductibilité, indépendance à l'égard d'une API qui peut disparaître

## topic modeling <img src="img/historical_yes_dendrogramme_1.png" width=600px /> Note: - Analyse de similitudes / clusters (iramuteq) - Du passé partout : dans le **style** (« oil painting », « 1920s ») comme dans le **contenu** - Les références non artistiques : les **guerres**, la **propagande** - Et presque toujours indexées sur l'actualité : Trump, Macron, « soviet » et « propaganda » dans un même cluster

## négocier le passé > <small>joe biden doing a nazi salute, in front of brandenburger tor. huge nazi crowd in front of him…</small> <img src="img/biden.png" width=30% /> Note: - L'utilisateur n'obtient jamais ce qu'il demande - Le prompt active des motifs de la Seconde Guerre mondiale (foules à la Riefenstahl) et de la guerre froide (Kennedy à Berlin) - La mémoire collective **incorporée dans le modèle** l'emporte sur le projet politique de l'utilisateur

## la négociation comme confrontation des mémoires 1. mémoire embarquée du modèle 2. mémoire collective du groupe social de l'utilisateur 3. vision individuelle du passé <small>→ un passé probable, négocié prompt après prompt</small> <small>→ une agentivité des utilisateurs plus forte que ne le suggère l'idée d'un « passé sans attache » (Hoskins), qui bute sur les visions du passé embarquées par le modèle</small>

## limites méthodologiques - pas de benchmark - l'implicite reste mal capté - prompts d'images seulement, écosystème précis (stable diffusion) - manque d'accès aux images pour une partie du corpus, la "négociation" est reconstituée par similarité - dépendance aux plateformes - circularité: un modèle (de langue) permet l'étude d'un modèle (de diffusion)

# cliodeck: parler avec ses sources

## Seán Lester (1888-1959)  <small>[By United Nations Library, Geneva (via Sean Lester, Ireland and Latin America in the League of Nations, 1929-1946 by Yannick Wehrli), Fair use](https://en.wikipedia.org/w/index.php?curid=30835686)</small> Note: - Salle de lecture du Palais des Nations, cinq boîtes maximum, un petit ordinateur portable - L'archiviste : « on vient de recevoir le journal de Sean Lester » - Un fonds non prévu, qui change l'angle : la **dévaluation du gulden de Dantzig (1935)** et le rôle de Schacht, vus depuis le Haut-Commissariat de la SDN - Le monde d'Arlette Farge : copier patiemment, dépendre d'une rencontre - Diplomate irlandais, Haut-Commissaire de la SDN dans la Ville libre de Dantzig (1934-1937), dernier Secrétaire général de la SDN (1940-1946) - Son journal : témoin de la nazification de Dantzig, des rapports avec Berlin, de la crise monétaire de 1935 - Aujourd'hui : numérisé et en ligne (LONTAD, 14,2 millions de pages) — avec un **OCR fortement dégradé**

## de 2006 à 2026: des pratiques historiennes méconnaissables? Note: - Sources primaires (journal de Lester, PDF LONTAD) → **Tropy** - Sources secondaires → **Zotero** - Notes de travail → fichiers Markdown (Obsidian) - Le tout branché sur une application que j'ai développée avec Claude Code : **ClioDeck**

## cliodeck in a nutshell - application locale, les sources ne quittent pas l'ordinateur - tous les documents indexés lexicalement et sémantiquement - graphe de connaissances (entités nommées) - modèle de langue local ; accès optionnel à des modèles distants, substituables - journal d'usage de l'ia - expérimentation, pas d'usage opérationnel

## qu'est-ce que le rag ? <center> retrieval-augmented generation: sources → chunks → vectorisation → index </center> <br /> <center> prompt → recherche des passages les plus proches → passages + question envoyés au modèle → réponse ancrée dans les passages, avec renvoi aux sources </center> Note: Le modèle ne « sait » rien de Lester : on lui donne à lire, à chaque question, ce que l'index a remonté

## le rag pour l'historien - avoir un modèle qui répon depuis les sources de l'historien·ne - avoir une source pour toute affirmation dans la réponse du modèle - faire d'un modèle un outil d'exploration de corpus Note: Le modèle permet alors d'interroger un corpus trop vaste ou trop mal océrisé pour une recherche par mots-clés

## interroger le fonds Lester  Note: - La réponse est construite à partir des passages remontés (affichés, cliquables) - Recherche hybride : le lexical retrouve les noms propres, le sémantique retrouve le sens malgré l'OCR - Chaque échange est journalisé : question, passages, modèle, réponse

## <img src="img/lester_question.png" width=50% />

## ce qui remonte, ce qui est tu <img src="img/lester_sources.png" width=50% /> Note: - Un passage mal océrisé est **mal vectorisé** : il ne remonte pas → un nouvel **« ordre illusoire »** (Milligan), à l'échelle du paragraphe - Le choix de la taille des passages, du modèle de vectorisation, du nombre de passages retenus : des **décisions de méthode** invisibles si on ne les documente pas Problème du contexte se pose, comme pour toute source numérisée.

## tracer la délégation cognitive à la machine Note: Journal d'usage de l'IA, en deux couches : - factuelle, automatique : chaque inférence (modèle, requête, passages, réponse) - décisionnelle, manuelle : ce que j'ai retenu, rejeté, modifié , pourquoi rendre vérifiable ce qui a été délégué à la machine, et comparable à des méthodes non génératives

## limites - réduit les hallucinations sans les supprimimer - illusion d'une histoire instantanée (Finola Finn) - ne remplace pas la lecture proche ; rend la lecture distante plus puissante — et plus risquée si elle devient une pratique discrète (Muller, Clavert) - modèle local vs modèle frontière : le compromis (souveraineté, environnement) se paie en qualité (mais MCP) - outil vibe-codé par un non-développeur : audit nécessaire avant tout usage réel

# conclusion: forger nos outils Note: bricolage, braconnage, sabotage - **Bricolage** (Lévi-Strauss) : faire avec des outils qui n'ont pas été conçus pour nous - **Braconnage** (de Certeau) : trouver les failles dans un rapport de force inégal avec les plateformes — l'API Twitter - **Sabotage** : refuser, y compris pour des raisons éthiques — arrêter la recherche sur Twitter après Musk ; l'« objection de conscience » face à l'IA générative Trois réponses **individuelles** à un problème **collectif** - produire, documenter et maintenir nos propres outils collectivement - expliciter ce qui est délégué à la machine et ce qui ne l'est pas - limite: le _digital labour_ subsiste comme une partie du coût environnemental et la dépendance aux entreprise qui produisent les modèles Si je reviens à mes deux projets: volonté de maintenir les fondamentaux de l'épistémologie de la discipline — traçabilité, critique des sources, aveu de l'incertitude — car reste la condition d'un usage responsable de machines probabilistes.

## Références <ul style="font-size:12pt" > <li>Bender, E. M., Hanna, A., *The AI Con*, 2025 <li>Chatterji, A. *et al.*, « How People Use ChatGPT », NBER WP 34255, 2025 <li>Clavert, F., Muller, C., *Écrire l'histoire. Gestes et expériences à l'ère numérique*, Armand Colin, 2025 <li>Erll, A., *Memory in Culture*, Palgrave, 2011 <li>Farge, A., *Le Goût de l'archive*, Seuil, 1989 <li>Finn F, Khosrowi D. AI assistants in the archive and the lure of “instant history.” Cambridge Forum on AI: Culture and Society. 2026;2:e6. doi:10.1017/cfc.2025.10012 <li>Gensburger, S., Clavert, F. (dir.), « Is AI the future of collective memory? », *Memory Studies Review*, 2024 <li>Hitzig, Z., « OpenAI Is Making the Mistakes Facebook Made. I Quit. », *NYT*, 11 février 2026 <li>Hoskins, A. (dir.), « AI and Memory », *Memory, Mind and Media*, 2024- <li>Milligan, I., « Illusionary Order », *Canadian Historical Review*, 2013 <li>Öhman, C., « Wherever There Is AI There Is Memory », *Memory, Mind & Media*, 2025 </ul>