Compte rendu du Séminaire jeunes chercheurs du 6 novembre 2019

Le mercredi 6 novembre 2019 s’est tenu à Tsinghua le deuxième séminaire à destination des jeunes chercheurs du semestre. Le Centre franco-chinois a tout d’abord accueilli les nouveaux étudiants qui se sont rapidement présentés, avant de laisser place à Nicolas Lang et Michael Schaub pour leurs présentations.

Nicolas Lang, étudiant en dernière année du master Tsinghua – Ecole Centrale de Lyon, nous a présenté son sujet de mémoire sur la génération de musique par algorithmes. Dans un exercice de vulgarisation scientifique, Nicolas Lang est tout d’abord revenu sur ce qu’est le deep learning. C’est une forme d’apprentissage automatique,  pour lequel une intelligence artificielle donnée n’est pas explicitement programmée , qui utilise une technologie particulière : le réseau de neurones profonds. A travers une pondération des entrées de données, les « neurones » utilisés vont pouvoir apprendre de leurs erreurs et se perfectionner jusqu’à être en mesure de produire des résultats au plus proche de ce qui est attendu de leur part.

Grâce à des schémas explicatifs, Nicolas Lang nous a expliqué comment un système est capable d’apprendre seul des relations logiques simples, telles que « A ET B », système qui pourra ensuite se complexifier à travers la mise en réseau des neurones. Cette technologie est déjà utilisée dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance faciale, la recherche de cancers en radiologie ou encore dans les systèmes de traduction.

Dans un second temps, Nicolas Lang est revenu plus en détail sur le cœur de son sujet : la génération de musique par ordinateur. Pour cela, il nous a expliqué ce que sont les réseaux récurrents, qui permettent de lier les contextes de différentes entrées successives. Ceux-ci peuvent ensuite être couplés à un autre mécanisme : l’attention, qui pondère cette contextualité. Cela permet d’obtenir des résultats plus complexes et probants en conservant une meilleure mémoire des entrées. Dans son cas d’études, Nicolas Lang s’est basé sur des réseaux récurrents hiérarchiques, puis est passé à un modèle plus complexe: le Transformer. Cette une technologie sortie en 2018 est un réseau de neurones complexe utilisant principalement l’attention sans réseaux récurrents.

Nicolas Lang a détaillé la méthode de codification de la musique utilisé dans son algorithme en relevant les différents obstacles que cette codification représentait, avant de conclure sur les possibilités et les limites que génère le deep learning. Cette présentation, inhabituelle pour un séminaire en sciences sociales, a généré de nombreuses discussions sur le fonctionnement et les conséquences de cette technologie.

Ensuite, Michael Schaub, en dernière année de doctorat en analyse du discours, est revenu sur son cheminement et la méthodologie suivie pour comprendre la popularité de la « Révolution culturelle » chinoise en Europe dans les années 1970 et 1980 à travers l’analyse de cette formule.

Au regard des critiques portées par Simon Leys et Erik Neveu sur la « Révolution culturelle » , Michael Schaub indique que les milieux enthousiastes en France étaient principalement les intellectuels, les groupes militants et les établis, liant la « Révolution culturelle » à une histoire intellectuelle, culturelle et militante. Pour comprendre cet intérêt, une première nécessité était de savoir ce qui se dit sur la Chine dans l’ensemble des champs sociaux, en utilisant par exemple l’imatologie à travers le magazine Elle qui présentait en « Une » une représentation de Mao en découpe-papier en 1973.

Michael Schaub a décidé de se focaliser sur l’analyse du discours du corpus francophone belge, en partant de la théorie d’Erik Neveu basée sur l’imaginaire et surtout l’événement, son apparition dans une société et ce qui le caractérise. Pour repérer celui-ci dans le discours, Michael Schaub utilise la notion de formule théorisée par Alice Krieg-Planque qui parle de séquence conjointement partagée et problématique, qui va pousser tous les champs discursifs à devoir se positionner par rapport à cette formule.

C’est à travers ce prisme que Michael Schaub regarde le terme de « Révolution culturelle », dont l’utilisation aujourd’hui est bien différente de ce qu’elle signifiait en 1966. Il prouve que même ses détracteurs tels que Simon Leys sont obligés de l’utiliser et de se positionner par rapport à ce syntagme : le terme de « Révolution culturelle » est entré dans le discours commun et est utilisé par des personnes marquées par différentes idéologies – ce qui est révélateur de l’ère du temps.

L’étude de l’évolution temporelle des usages de ces formules montre que la leur réutilisation dans d’autres thématiques permet une influence mutuelle entre le sens original et le sens qu’on veut lui porter. Par exemple, la vision positive de la Chine en Europe dans les années 1970 amène à utiliser le terme de « Révolution culturelle » dans les médias pour décrire des pacifistes européens. Cette réalité est aux antipodes de ce que le terme définit originellement. Cette représentation, également orientée par un prédiscours ainsi qu’une mémoire collective/sociale véhiculée par notre langue, biaise notre vision de la « Révolution culturelle » chinoise.

En conclusion, cette analyse vise à préciser le fonctionnement de la mémoire mise en discours, le fonctionnement de la représentation de l’autre par rapport au passé, ainsi que le contexte environnant. Ce travail part  du présupposé que ce sont les faits et les événements qui amènent des nouveautés permettant un repositionnement.

Cette séance a été marquée par des débats animés dans une ambiance sympathique, en explorant des domaines très différents et tout aussi passionnants.