[speaker001:] euh bon donc je vais m'en passer je vais présenter mon travail en trois grandes parties donc quatre parce que [pronounce] euh la première partie va euh [NOISE] s'intituler d'abord va revenir sur le type de données sur lesquelles nous sommes amenés à travailler quand nous faisons de la linguistique le l'objet sur lequel nous travaillons puisqu'on est parti à faire des citations littéraires le nôtre il est plus léger plus soluble dans l'air ça revient dans [pronounce] euh on travaille sur un élément qui est pour nous essentiel qui est la parole euh le discours tel qu'on peut l'entendre et vous le savez son énorme problème c'est que c'est bien notre matériau mais ce matériau-là a un inconvénient terrible c'est que dès qu'on a fini de parler on a tout oublié nous vérifions chaque année au moment des partiels avec nos étudiants donc premier type de problème on a bien un matériau qui est facilement accessible mais euh qui en quantité à peu près illimité mais en même temps il est extrêmement difficile euh d'en conserver une présence on a ensuite un deuxième état qui lui est plus stable heureusement euh c'est la façon dont notre langue est présente dans notre cerveau elle est présente sous différentes formes à la fois sous la forme de ce qu'on appelle l- le discours intérieur ou la parole intérieure le fait qu'on se parle à soi-même tout le temps elle est aussi présente sous la forme de ce qu'on appelle le stock lexical les les familles de mots trente mille mots que nous avons en tête dont à peu près cinq mille marques commerciales aujourd'hui [NOISE] [pronounce] [NOISE] avec euh le développement de l'économie donc on a ce ce stock qui est présent mais lui présente un défaut très lourd c'est en particulier lui qui nous intéresse en tant que linguistes c'est moins les propos qu'on tient et qu'on dit que ce qui en reste dans la tête des gens mais vous le savez cet élément-là lui a un énorme inconvénient il n'est pas directement observable et accessible et même si on attrape des gens et qu'on les [pronounce] on sait faire euh y a rien dans le cerveau qui va nous indiquer par exemple quelle quelle était la langue que parlait quelqu'un on a aujourd'hui aucun moyen si on nous présente des cerveaux de dire tiens euh vous m'avez encore amené un Chinois c'est impossible avec les éléments que nous avons en tout cas aujourd'hui d'observation d'avoir la moindre prédiction sur ce qu'il y a comment ça se passe dans le cerveau si on prend le fait qu'un élément qui s'évanouit en permanence la parole si on prend le fait qu'on a un élément non observable pour constituer un savoir sur la langue il a fallu quelque chose qui ne s- qui soit observable et qui soit un peu plus permanent cette chose-là nous la connaissons ça s'appelle l'écriture c'était une invention bah évidemment décisive dans l'histoire de l'humanité et pendant très longtemps on a confondu l'étude des langues avec l'étude de manifestations écrites des langues et comme le dit Saussure euh Saussure est le nom que nous citons à chaque fois avec faveur et un léger trémolo dans la voix c'est notre espèce de gourou à nous euh comme le dit Saussure euh c'est un petit peu comme si on prétendait étudier l'anatomie en regardant des portraits au musée du Louvre évidemment on peut en déduire quelque chose mais c'est pas exactement ça un corps humain lorsqu'on représente
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] une forme
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] on a euh longtemps été bloqué par ce par ce type de démarche et euh on n'a pas pu facilement avancer même si on a eu quand même un certain nombre de de progrès dans ce domaine mais on a fini par confondre ce qui était l'étude de la langue écrite et l'étude de la langue en oubliant que le fait que cette langue soit écrite entraîne on le verra un certain nombre de propriétés très particulières qui sont objectivement très trompeuses par rapport à nous je vais juste en donner un exemple la vraie révolution pour nous en linguistique ça a été l'émergence de l'étude du son du son des langues or typiquement si vous travaillez sur des textes écrits c'est quelque chose de pas inutile certes mais de pas très utile lorsqu'on lit des textes on peut les lire avec un accent épouvantable n'importe qui ici parmi nous sauf quelques rares collègues dispersés dans la salle lisant de l'anglais nous en donnerait une démonstration euh on sait très bien que ça n'empêche pas ni [NOISE] [pronounce] spécialement la compréhension ni en tout cas la compréhension de la personne qui lit ces écrits euh se sont euh bien sûr accumulés euh [NOISE] jusqu'au dix-neuvième siècle on s'est posé la question est-ce qu'il y a finalement une vraie différence entre ce que nous appelons aujourd'hui un linguiste et ce qu'on appelle un philologue ? quelqu'un qui étudie les textes et très longtemps nous avons pu passer euh horresco referens tamen refero euh pour des espèces de sciences annexes de l'histoire euh les historiens avaient ces textes je dirais qu'ils en avaient l'interprétation et nous étions convoqués pour les aider à élucider tel élément [NOISE] de langue qui aurait pu euh leur être obscur mais lorsque les historiens travaillent les textes ils ont une petite couche qui les intéresse pas que j'ai déjà mentionnée qui est la façon dont le texte se prononce et c'est sur c- ça les intéresse très peu ils ont donc très peu à faire et sur cette très beau très mince frange euh qui n'intéressait pas les historiens qu'est apparue la linguistique au tout début du dix-neuvième siècle en mille huit cent seize lorsqu'on s'est aperçu que cet élément euh sonore [NOISE] avait comme particularité qu'il se retrouvait même si c'est sous des formes transformées à travers un certain nombre de langues et euh ça a été le début de ce qu'on a appelé la grammaire comparée des langues indo-européennes qui ont fondé la première marque de linguistique les autres révolutions qui nous sont arrivées sont deux euh et c'est sur celles-ci que aujourd'hui nous avons un autre regard et un autre rapport euh sur la linguistique et en particulier dans notre laboratoire le premier c'est en mille huit cent soixante-dix-sept lorsque Edison réussit à imprimer sur une plaque de cire que Marie a un petit ami en anglais dans la langue originale donc enregistre pour sa fille pour la première fois une chanson et euh l'histoire se continuera avec notre ami euh Nipper que tout le monde connaît ici c'est le petit chien de la voix de son maître euh qui euh va porter cette idée que désormais le l'oral la parole est devenue quelque chose qu'on peut rendre permanent ça commence certain temps à avoir des techniques de plus en plus souples mais l'idée qu'il y a de la permanence de la parole entre l'observation directe possible de quelque chose qui n'est pas écrit c'est une révolution qui ne nous appartient pas qui vient euh de la physique [pronounce] électrique la la lorsqu'on a obtenu ceci on a obtenu très rapidement des milliers des dizaines de milliers des centaines de milliers d'heures d'enregistrements et là s'est posé le deuxième problème c'est que lorsque vous avez toutes ces heures d'enregistrements comment fait-on pour les maîtriser ? pour savoir ce qu'il y a dans une heure d'enregistrement il faut une heure d'écoute si vous voulez savoir ce qu'il y a dans cent heures il faut cent heures d'écoute et au bout de la centième heure vous avez complètement oublié ce qu'il y avait dans la première donc on a eu besoin d'un deuxième outil il est pas venu là non plus de la linguistique mais dont nous servons très largement qui est l'informatique qui va nous servir on va le voir comment à dominer à maîtriser des données qui sinon nous euh dépassent complètement et sur lesquelles nous ne pouvons pas avoir de maîtrise voilà pour le la présentation de notre problème et pour le Laboratoire Ligérien de Linguistique nous avons euh investi dans ce champ-là à travers une notion que nous appelons des corpus oraux donc notre problème n'est pas de travailler sur des enregistrements des enregistrements il y en a des milliards d'heures aujourd'hui disponibles chaque jour sur Youtube il doit s'en mettre quelques milliers des dizaines de milliers supplémentaires on ne sait plus quoi faire des enregistrements et c'est là qu'arrive le linguiste [NOISE] donc ce ne sont plus des corpus oraux mais vu l'utilité que nous avons ce sont des corpus oraux [pronounce] nous venons sauver la situation en disant [NOISE] nous avons les moyens oui c'est de l'oral [pronounce] faire parler donc [pronounce] vous faire parler euh nous allons euh proposer des solutions à notre manière pour euh essayer de voir comment on peut maîtriser ce champ-là comme est maîtrisé euh dans le champ déjà de la bibliothèque du [pronounce] avec les études sur le livre comme on a mis très progressivement au point des techniques qui nous permettent en gros de savoir ce qu'il y a dans un livre sans jamais le lire ça aussi nos étudiants savent faire euh et bien de la même manière on va essayer de trouver une technique qui nous permettrait de d'identifier le plus rapidement possible ce qu'il peut y avoir dans des données orales [NOISE] sans être obligé de les réécouter systématiquement ou de telle manière qu'on puisse aller comme il y a un index dans les livres aller chercher l'information exactement là où elle est très rapidement pour cela il nous faut construire des objets d'observation d'ailleurs on ne se contente pas d'aller récupérer des heures d'enregistrements et de dire bon bah on va voir ce qu'on peut en faire on va constituer des outils qu'on va je vais vous le dire par la suite qui est ce que l'on appelle des corpus oraux alors si on dit des corpus oraux euh ça veut dire que c'est pas exactement de simples enregistrements ça veut dire qu'ils ont des propriétés des propriétés qui vont nous servir à être opératoires sur d'abord des langues qui n'ont pas d'écriture notre problème n'est pas spécialement d'étudier des langues à écriture je vous l'ai même dit ça a été longtemps un obstacle pour nous notre problème est au contraire d'étudier des langues sans écriture des langues sans écriture aujourd'hui pour aller très vite on estime c'est des c'est à prendre avec toutes les précautions d'usage on estime qu'il y a à peu près sept mille langues sur Terre on estime qu'il y en a au moins cinq mille qui ne sont pas transcrites ou pas transcrites d'une façon [NOISE] accessible satisfaisante correcte c'est-à-dire qu'il peut y en avoir qui ont été transcrites comme ça par quelqu'un qui s'est essayé avec un alphabet latin à transcrire sa propre langue mais pour que ce soit à peu près utilisable on estime donc qu'il y a déjà aujourd'hui cinq mille langues à peu près dont la plupart extrêmement menacées plusieurs centaines dont moins de vingt personnes qui les parlent donc ce sont déjà des langues demain mortes une langue à vingt personnes a à peu près aucune chance aujourd'hui d'être d'être sauvée ça va servir aussi pour repérer euh ce que sont les éléments dans les langues qui ne sont pas observables par les écritures tout à l'heure j'écoutais Bernard Gratuze co- mais comme j'écoute jamais ce que ra- disent les gens mais justement la façon dont ils le disent c'est pour ça que j'ai toujours l'air d'écouter euh tout à l'heure Bernard Gratuze par exemple nous a d- nous a parlé de l'arsenic [pronounce] bon E hein y a un E mais il ne l'a pas réalisé euh hm Jean Garrigues vous l'avez peut-être noté euh parle comme à Sciences Po il met toujours l'accent tonique sur la première syllabe hé bien si on a le texte de Bernard euh Gratuze ou celui de Jean Garrigues on n'aura aucun moyen savoir que euh Jean Guar- euh Bernard Gratuze ne prononce pas le E muet [pronounce] de l'arsenic et euh que Jean Garrigues accentue sur la première mais néanmoins n'allonge pas la longueur de la voyelle euh comment on pourrait s'y attendre dans ce cas-là il continue bien à garder l'allongement sur la dernière syllabe ces indications-là vous n'avez aucun moyen de les repérer sur des textes écrits aucun euh c'est ce on ne l'indique pas tout simplement de même qu'on n'indique pas que à tel moment la voix a pu trembler ou qu'elle est pu être en maximum en accélération tous ces éléments-là nous pourtant on veut les préserver et on veut les préserver pour en faire une étude scientifique dans des corpus oraux alors qu'est-ce qu'on appelle le corpus ? c'est ce sont des enregistrements évidemment de toute façon y a pas d'autres solutions autrefois on a commencé je vous l'ai dit avec des rouleaux on a fait ensuite sur de la cire y a eu le moment où y avait les fils magnétiques avant les bandes magnétiques c'est du fil en métal euh y a eu un très grand nombre de [pronounce] y a eu les disques sur vinyle y a euh aujourd'hui c'est des enregistrements numériques évidemment c'est des enregistrements qu'on essaie d'avoir dans une qualité le plus supportable possible après on fait pas toujours dans l'idéal vous imaginez si nous enregistrons ici les bruits de porte de retardataire bonjour qui arrive et cetera donc tous ces petits problèmes que nous pouvons avoir lorsqu'il y a de de l'enregistrement euh on a ensuite des principes de représentativité il nous faut des éléments les plus divers possibles on verra que c'est une clause qui n'a pas été très tôt respectée il faut que ces éléments soient exploitables de façon non destructive ça nos camarades savent faire euh mais euh non seulement de façon non non destructive mais comment dire avec un affreux anglicisme de façon versatile c'est-à-dire que y a au fond c'est mieux si ça peut servir aussi à des sociologues à des historiens à des économistes et pas seulement à des linguistes qui veulent étudier la forme de la langue on souhaite qu'ils soient catalogués dans un format qui soit accessible et là on n'est pas au bout de nos peines on a organisé ici y a trois ans un premier euh colloque international de Catcod catalogage codage sur les corpus oraux et on a du mal à faire le deuxième parce que on s'est déjà tous tellement disputé qu'on ne sait plus comment se remettre [pronounce] [NOISE] ensuite euh et ça c'est et de loin le plus long il faut transcrire euh tout ça parce que quoi qu'on en pense on ne sait pas aujourd'hui chercher un mot dans un enregistrement on peut espérer le retrouver on peut avoir certaines chances selon la qualité de l'enregistrement de le repérer mais si on prend un enregistrement de deux heures [NOISE] et on veut savoir si quelqu'un dedans a prononcé n'importe quoi mettons Mélenchon euh si on veut savoir si quelqu'un a dit Mélenchon
[speaker003:] par exemple
[speaker001:] hm par exemple [NOISE] [NOISE]
[speaker004:] au hasard [NOISE]
[speaker001:] on risque d'avoir euh une difficulté parce que Mélenchon n'est pas un terme suffisamment caractéristique en français pour se distinguer euh de son contexte et on risque de sortir tout un tas de formes du type mélangeons enfin et cetera qui sont beaucoup trop proches phonétiquement donc on va être obligé de transcrire et ça c'est atrocement long euh pour vous donner une idée quelqu'un de très entraîné qui fait une bonne transcription c'est une heure pour trois minutes et on considère qu'il faut que trois personnes fassent la même transcription pour vérifier que c'est à peu près valable ce qui veut dire que quand on a euh en gros pour une minute une heure c'est à peu près le temps où il faut payer des gens donc vous imaginez euh l'esclavage qu'il faut développer c'est pour ça que nous cherchons des étudiants en linguistique [NOISE] finalement après en [pronounce] euh il faut que cette transcription soit dans un format qui soit encore lisible dans cinq ans dans dix ans dans cinquante ans dans deux cents ans or tout ça se fait sous des formes informatiques donc autant vous dire que nous avons quelques inquiétudes et quelques soucis et enfin euh et c'est tout ça un corpus et ça c'est la partie vraiment qui nous passionne le plus parce que les transcriptions faut les faire mais bon c'est pas très drôle il faut que ce corpus soit lui-même associé à des métadonnées qui vont les identifier et un certain nombre d'outils qui vont en assurer une première forme de traitement automatique alors on a des outils pour reconnaître par exemple euh automatiquement les catégories grammaticales on a des outils qui vont faire l'analyse syntaxique des phrases avec des taux d'échec qui sont variables [NOISE] selon les outils mais qui aujourd'hui sont relativement bas en tout cas le traitement automatique est très très très largement supérieur à ce que nous pourrions faire euh manuellement parce que de toute façon c'est ou les machines qui reconnaissent les catégories des mots ou c'est l'étudiant qu'on paye pour le faire et la machine fait plutôt moins de fautes finalement que l'étudiant [NOISE] voilà donc ce que sont nos corpus oraux une fois qu'on les a euh constitués donc comme je vous l'ai dit euh c'est une opération qui est très longue on a essayé de dans la présentation dans notre dossier donc ce que nous avons négocié avec le ministère notre reconnaissance d'en faire une liste on est arrivé à peu près à l'idée qu'il y a soixante-quinze opérations du moment où on commence à se dire ah on va faire un corpus au moment où il est là livré en état absolument fini ça représente un avantage c'est qu'on peut toujours dire au ministère que c'est presque fini mais soixante-quinze comprenez il en reste encore euh deuxième euh problème c'est que euh je vais en reparler aussi c'est que c'est un travail qui est à peu près infini on ne sait pas quand est-ce qu'un corpus peut être considéré comme ayant été terminé c'est-à-dire même si on a un nombre d'heures fini à partir de quel moment on peut considérer de façon exhaustive on en a rendu compte on l'a traité d'une façon qui soit satisfaisante et puis enfin je vous ai indiqué rapidement euh la quantité de temps que ça prend aujourd'hui au niveau européen on est en train d'engager j'étais encore ce matin une opération générale pour avoir des corpus de référence dans les principales langues et maintenant comme [pronounce] est officiel pour ça c'est euh il faut compter un euro par mot de corpus alors pour vous donner un ordre d'idées le corpus qui est prévu pour le français est actuellement situé entre trois et six millions de mots donc euh hein on on fait conversion euh donc voilà
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] que de trouver trois à six millions d'euros et euh nous allons enfin pouvoir donner l'outil que la France attend très bien euh alors dans tout ça vous avez dû noter que je vous ai parlé d'à peu près tout sauf de ce que nous fabriquons concrètement euh hé bien on va en parler maintenant puisque euh beaucoup de gens ici euh notre vice-président du conseil scientifique est venu pour savoir [NOISE] si on travaillait vraiment donc je vais vous dire que fait le Laboratoire Ligérien de Linguistique à part demander des lignes de crédit [pronounce]
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] alors première chose euh nous notre travail c'est de faire on est linguiste c'est notre métier c'est de faire une analyse scientifique des langues c'est la définition qu'on donne traditionnellement à notre discipline [NOISE] et dans ces langues d'abord des langues qui sont peu ou pas transcrites [NOISE] comme tout laboratoire de linguistique un peu sérieux nous avons ce que nous appelons un portefeuille de langues c'est-à-dire quelques langues qui ne s'étudient que à Orléans euh ou bien euh dans euh deux ou trois autres endroits maximum dans le monde évidemment alors vous savez avec sept mille langues y a de quoi nourrir beaucoup de monde heureusement donc nous on a dans notre portefeuille de langues une petite dizaine de langues où il y a ici le spécialiste mondial euh ou bien un des deux trois quatre spécialistes au monde euh qui peuvent enfin euh notre doyen vous a cité pour euh pour commencer on je vais très rapidement les rappeler donc nous avons un portefeuille sur une demande du ministère d'outre-mer trois langues de Guyane qui sont donc des langues de France ces gens-là étaient français bien avant le savoyard euh bah eux ils étaient pas au courant les savoyards si normalement [NOISE] euh
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] donc euh trois langues euh qui sont parlées en Guyane française le palikur le wayana et wayampi qui appartiennent à trois familles linguistiques distinctes on travaille surtout sur le palikur mais aussi sur les deux autres on a euh deux langues euh au Burkina Faso l'une dont on vient de sortir l'ouvrage enfin euh la société linguistique de Paris [pronounce] [NOISE] et l'autre qui s'appelle le sèmè sur lesquels nous commençons les études euh le Burkina Faso a quarante-neuf langues donc euh y a encore un peu de la marge pour continuer enfin certains les décrivent euh nous avons une langue du Nigéria [pronounce] une langue au Cameroun le samba leko et euh les créoles à base portugaise parce que y a pas que des langues qui disparaissent y a aussi des langues qui apparaissent nous avons une collègue ici qui a travaillé sur une mixing language une langue qui apparait an contact de deux langues celle-ci est apparue au contact du français et de l'anglais Marie-Eve Perrot donc le chiac en au Nouveau-Brunswick au Canada et aussi euh sur les créoles à base portugaise où Orléans est le plus important centre mondial d'étude du créole à base portugaise car c'est le seul endroit au monde où il y a deux personnes qui travaillent sur cette spécialité [pronounce] d'ailleurs y en a une dizaine au monde donc des créoles qui se parlent au Cap-Vert en Casamance au Sénégal euh en Guinée-Bissau et à Sao Tomé-et-Principe dans le golfe de Guinée donc d'une part on a ces langues-là mais je vous rassure on travaille aussi sur des langues dont vous connaissez le nom comme le chinois par exemple euh mais pas seulement puisque nous avons ici une doctorante qui travaille euh euh sur le kota au Congo euh nous avons euh des langues comme le l'espagnol nous avons des langues comme l'allemand comme l'anglais bien sûr euh ça c'est surtout nos collègues de Tours qui sont très beaucoup plus pointus que nous là-dessus et puis euh inévitablement euh celle que vous attendez tous le français oui nous travaillons aussi sur le français nous travaillons d'ailleurs surtout sur le français pour une raison qui s'explique de façon assez simple c'est que nous sommes des enseignants chercheurs et que pour l'enseignement euh bah on est quand même beaucoup plus sollicité par le français que par les autres langues ce qui fait que nous avons ici euh plus de collègues qui travaillent sur le français que sur d'autres langues et ça vous explique euh cette ce déséquilibre alors sur quel euh type de données travaillons-nous ? nous avons eu une chance de pendu à Orléans et je parle pas de Jeanne d'Arc pour cette fois mais je parle des Anglais euh en mille neuf cent cinq- euh soixante les travaillistes arrivent au pouvoir en Angleterre et décident qu'on va moderniser l'enseignement des langues ce fut déjà une mini embuscade comme endroit euh on va moderniser l'enseignement des langues et ça va se faire avec disent-ils les deux grandes révolutions qui viennent d'arriver l'informatique et euh le l'audio-visuel donc ils décident de c'est le français donc à l'époque et de très loin la langue la plus enseignée la langue étrangère la plus enseignée en Angleterre ils décident donc de donner à leurs élèves un enseignement avec de l'audio avec des magnétophones et donc il leur faut des enregistrements de français ils demandent au ministère de l'éducation en France et au ministère de la culture d'ouvrir toutes les archives disponibles de français parlé [pronounce] des droits d'auteur est vraiment associé et très libéralement l'Etat français euh autorisera les Anglais ils avaient pour habitude de faire du commerce avec nous autorisera les Anglais à venir exploiter toutes les données sonores disponibles du français et la réponse après exportation des archives c'est qu'il n'y a pas plus de quatre minutes le chiffre n'est [pronounce] exploitable par rapport à leur projet il y a tout le français de la radio et de la télé comme on comme disent poliment nos collègues anglais les gens s'écoutent parler mais c'était dans les années soixante hein ça a changé euh il y avait euh ils avaient surtout beaucoup espéré parce qu'il y avait eu une grande enquête dans les années cinquante pour le français fondamental ce qui servait à faire les listes de fréquence du vocabulaire le plus usuel mais ceux qui avaient fait le français fondamental on leur avait expliqué qu'une bande magnétique coûtait très cher et qu'il fallait effacer au fur et à mesure donc on transcrivait on effaçait on transcrivait on effaçait donc on a rien derrière pas une bande magnétique du français fondamental des années cinquante qui sont pourtant très intéressantes et qui avait donné du travail à des tas de gens pour faire des transcriptions pour un pauvre type de chômeur qui s'appelait Roland Barthes qui a été transcripteur pour le français fondamental comme quoi ça peut servir ce projet comme les Anglais n'ont plus d- n'ont pas de données ils décident de faire eux-mêmes l'enquête et ils choisissent la plus belle ville du monde sur le bord de la Loire et ils vont donc venir à Orléans pour faire cette enquête trois cent cinquante heures d'enregistrements et [pronounce] ils vont d'une part identifier les données et deuxièmement les conserver donc au lieu de tout effacer ils vont les garder ils vont les transcrire bon c'est des transcriptions faites par des Anglais ils sont assez fautifs quand même faut bien le dire mais quand même l'effort était louable euh en plus ils ont transcrit à la main [pronounce] au crayon donc c'est pas terrible mais néanmoins il y a eu cette idée et euh si vous allez aujourd'hui sur internet euh les livres d'occasion vous tapez les Orléanais ont la parole et vous n'aurez pas le programme politique de monsieur Grouard mais vous aurez le manuel de base des Anglais de cette époque-là avec des photos touchantes d'Orléans
[speaker005:] [NOISE]
[speaker001:] avec des enregistrements
[speaker005:] c'est la même chose
[speaker001:] pardon c'est ?
[speaker005:] c'est la même chose
[speaker001:] c'est la même chose bon [NOISE] euh donc vous aurez euh la joie de retrouver des paysages qui vous sont familiers et des gens qui euh que vous entendrez interviewés euh bah euh je suis boucher je pèse je sais pas moi soixante kilos de viande vous les entendez [pronounce] les enregistrements qui servaient de de base à euh à ces à ces groupes euh c'est évidemment un document tout à fait merveilleux et euh après les travaillistes les Anglais ont [NOISE] ils ont peu de choses il se passe peu de choses dans leur histoire euh en politique intérieure mais sans emprunts ils passent des travaillistes aux conservateurs et madame Thatcher ayant coupé les crédits de l'université les Anglais nous ont appelé un jour pour nous dire si vous venez pas chercher tout ça on le met à la poubelle bon alors on a donc récupéré les archives elles sont elles sont ici au laboratoire et du coup ça nous a un petit peu suscité pour refaire la même enquête donc nous sommes dans de la confection d'un alors cette enquête s'appelait Eslo enquête sociolinguistique à Orléans et nous sommes dans donc Eslo deux maintenant nous faisons la même enquête la même on a transposé évidemment par rapport aux aux données du temps euh la même enquête à euh quarante ans d'intervalle et avec les mêmes euh exigences ce qui va nous permettre de mesurer y compris la transformation à travers euh les classes sociales [NOISE] est-ce que les femmes [NOISE] d'il y a quarante ans parlent comme les femmes d'aujourd'hui par rapport à ce que les [NOISE] il y a quarante ans on parlait comme les hommes d'aujourd'hui ? est-ce que les ouvriers d'il y a quarante ans parlent comme les hommes les ouvriers d'aujourd'hui ? et cetera donc on va pouvoir euh on peut on a commencé heureusement on peut faire cette comparaison et comme il n'y a que les Anglais qui avaient fait des enregistrements il n'y a qu'à Orléans que nous puissions [pronounce] c'est ce qu'on appelle une situation de monopole c'est très avantageux et ça nous sert énormément à obtenir de temps en temps euh quelques [pronounce] euh de [pronounce] cette enquête euh est intéressante à énormément d'égards d'abord parce qu'à l'époque on n'avait pas de problèmes juridiques euh nous on a passé à peu près la moitié de notre temps à savoir comment il fallait faire l'autorisation juridique pour les gens euh on n'a même pas enfin on a on a un modèle qui aujourd'hui est considéré comme à peu près le plus supportable mais on n'est même pas sûr que ça va se passer alors qu'à l'époque par exemple on a des dizaines d'heures d'entretiens de mères de famille sur les problèmes scolaires de leurs enfants avec des conseillers psychopédagogiques euh des choses absolument euh donc aujourd'hui on ne peut plus obtenir ça c'est c'est pas possible on a euh la chef du personnel de chez Servier qui explique comment euh ça se gère [NOISE] [pronounce] je vais peut-être en faire quelque chose [pronounce] euh [NOISE] l'énorme avantage c'est que les collègues Anglais qui ont fait ça étaient eux-mêmes de vrais linguistes et on a des données qui sont extrêmement originales pour l'époque une de celles qui nous intéressent le plus par exemple c'est euh ce sont des enregistrements faits en en entretien individuel donc on a toutes le données sur les personnes y compris des données très complètes puisqu'une des questions c'est pour qui votez-vous ? aujourd'hui c'est une question qu'on ne peut plus poser et les gens répondent [pronounce] très clair [NOISE] euh mais enfin voilà poser la question à quel syndicat appartenez-vous ? on avait des questions euh qui aujourd'hui euh on aura un peu plus de euh de tact pour les poser on s'en doute en tout cas nous on les pose plus euh ou du moins pas directement [NOISE] euh donc on a euh des données et i- ils ont pensé à poser des questions extrêmement intéressantes et notamment une sur laquelle on a énormément travaillé de manière collective qui est hm voilà alors maintenant je vais vous poser une question qui peut-être va vous faire rire mais je la pose quand même hm dites-moi monsieur hm comment est-ce qu'on fait une omelette chez vous ? et ils vont poser à une centaine de personnes la question comment est-ce qu'on fait une omelette ? alors pour un linguiste c'est merveilleux comme euh comme euh type d'enquête d'avoir cent personnes qui donne l'omelette et inutile de vous dire que dans le Eslo deux il y a et maintenant je vais vous poser une question qui peut-être et cetera bon j'ai pas je prends pas l'accent anglais quand même pour la poser mais nous reposons la même question dans ce type de cadre euh on est évidemment en recherche de levier pour euh intégrer euh ce type de projet alors on a eu la chance d'avoir ce qu'on appelle une euh une ANR c'est-à-dire un subside de l'Agence Nationale de la Recherche qui nous a permis de donner une première base donc de [pronounce] à notre travail sur Eslo deux même si on allait comme toujours moins vite qu'on ne l'aurait voulu euh mais en tout cas ça a marché on a eu deuxièmement euh la chance d'avoir à la Bibliothèque Nationale de France des gens avec qui on a pu parler ce qui fait qu'aujourd'hui non seulement nous avons le monopole de la seule enquête de soixante-huit mais nous avons grâce à nos collègues de la phonothèque euh de euh la Bibliothèque Nationale de France le monopole sur toute les données sonores euh du dépôt légal c'est-à-dire celles qui sont en accès public euh et des conservateurs intelligents qui travaillent avec nous quoi que comme nous le disaient nos collègues on ne s'appelle pas conservateurs pour rien euh nous avons euh pu obtenir euh de développer des pratiques d'outillage avec la Equipex qui vient de nous arriver mais c'est l'initiative de [pronounce] ce qui va nous permettre avec nos collègues de Nancy d'Aix et de Paris Nanterre euh de travailler de façon euh un petit peu lourde sur euh l'outillage de nos corpus et maintenant euh il nous reste à voir qu'est-ce qu'on fait avec tout ça ? [NOISE] donc ça veut dire je vous ai dit euh ce que nous avions notre objectif c'est de réunir à peu près ça va dépendre un petit peu de ce qu'on va y intégrer exactement mais entre au minimum trois cents heures et au maximum sept cents heures d'enregistrements corpus transcrits si possible de la façon la plus impeccable possible on a pour ça des étudiants que nous payons euh qui ont un tarif syndical vous connaissez maintenant le principe c'est euh trois minutes d'enregistrements une heure de travail nous faisons relire par un deuxième étudiant et nous faisons relire la troisième version euh par un enseignant chercheur qui va se charger de mettre au point la dernière version pour vous donner un ordre d'idée euh de ce que j'ai fait moi en gros sur une heure je fais avec la troisième version avec deux étudiants sérieux qui ont bien travaillé avant entre cinq cents et sept cents modifications euh de toutes sortes hein c'est souvent de toutes petites choses il s'agit de resegmenter un petit peu différemment dans l'écoute il s'agit de rajouter un un symbole une balise et cetera [NOISE] mais c'est un travail absolument énorme à à refaire et à reprendre mais on voulait avoir au moins une base qui soit absolument impeccable pour commencer à travailler dessus et je vous parle pas quand il faut faire des transcriptions c'est qu'on appelle les effets cocktail l'effet cocktail c'est lorsque vous êtes dans une assemblée où il y a beaucoup de monde qui parle et cetera et vous avez un micro au milieu et il faut commencer à transcrire tout ça alors ça généralement c'est l'étudiant qu'on veut punir à qui on donne ça [NOISE] trois minutes et cetera c'est atroce qu'est-ce que nous faisons avec ça ? bien d'abord on fait progresser la science ça peut toujours être utile on ne sait jamais euh on essaye de travailler aussi avec nos outils pour comprendre comment est-ce que peuvent se faire se réaliser un certain nombre de [pronounce] je vais vous en prendre des exemples qui seront euh peut-être plus faciles à comprendre on peut travailler sur évidemment toutes les données euh un des problèmes que l'on se pose aujourd'hui c'est comment obtenir des principes de commande automatique ? ou euh de l'interprétation d'un certain nombre d'éléments de telle manière qu'il n'y ait pas d'erreurs dans les opérations pour prendre un exemple simple si on demande à une machine de sortir elle va défoncer la porte sauf si on lui dit qu'il faut d'abord ouvrir la porte euh ça a l'air idiot mais c'est comme ça ici ce que nous avons vu et je vais reprendre mon exemple de l'omelette c'est qu'à peu près personne
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] dans nos enregistrements ne fait cuire son omelette [NOISE] ne fait cuire son omelette [NOISE] parce que tous disent la même chose ils disent et je la mets dans la poêle parce qu'en français si vous mettez dans une poêle c'est pour faire chauffer y a donc pas besoin de dire que vous faites chauffer puisque vous avez utilisez le mot poêle qui va [NOISE] fonctionner [NOISE] comme étant l'équivalent de faire chauffer [NOISE] on a un autre problème sur lequel a travaillé ici une personne que sa modestie nous servira de nommer puisqu'elle est présente euh qui est que lorsqu'on fait une omelette je reprends mon exemple il est plus facile lorsqu'on fait une omelette y a le moment où vous avez des oeufs à la fin y a un moment où vous avez une omelette mais y a une phase entre les deux où les gens sont très embarrassés pour le dé- pour dire ce que c'est parce qu'à la fois il faudrait comiquement passer d'un pluriel à un singulier d'un masculin à un féminin et en plus le machin que tu as entre les deux comme dirait Bossuet ça [pronounce] dans aucune enfin si en français ça s'appelle un appareil mais peu importe personne ne le sait ou quasiment euh l'état intermédiaire alors ça c'est ce qu'on appelle les problèmes d'anaphore comment est-ce que font les gens pour repérer dans un texte que c'est bien le même élément dont on parle ? c'est un cas très classique bien connu dans les contes la sorcière car c'était elle donc vous voyez hein on avait quelqu'un et puis d'un seul coup ce quelqu'un change d'identité et il faut quand même repérer dans le texte que c'est bien la même personne donc ce type de processus les processus d'anaphores comment on va pouvoir les repérer à travers le texte ? voilà le type de travail que nous pouvons faire entre autres l'étiquetage comment on étiquette dans ces cas-là ? pour le dire rapidement l'étiquette morphologique et grammaticale change complètement alors que euh l'étiquetage sémantique doit rester identique c'est un problème très connu si vous dites j'ai attrapé le canard dans la cour et euh une fois que vous l'avez attrapé plumé et cetera lorsque tout à fait à la fin de votre récit vous direz et alors franchement le canard il passait pas euh hé bien c'est pas exactement sous la même forme que se présente le canard dont on parlait au début qui était dans la basse-cour et celui qu'on va bientôt restituer dans les waters [NOISE] des usages ceci dit il y a des usages didactiques que nous développons ici des usages qui vont servir à l'enseignement aussi bien du français langue étrangère qu'à des observations sur le français langue maternelle comment est-ce qu'on peut euh identifier des éléments ? comment est-ce qu'on peut faire aujourd'hui des manuels ? et pour nous c'est particulièrement important parce qu'on a un master qui travaille sur les didacticiels et on a une articulation de ce travail de recherche avec une autre partie enseignement dans euh le master euh de didactique didactique [pronounce] une belle technologie et puis euh sur le traitement automatique des langues qui est l'autre aspect de l'exploitation c'est là que [pronounce] sur le traitement automatique des langues il y a des aspects sur lesquels nous ne travaillerons pas ici on ne peut pas tout faire euh donc on a fait des choix on a éliminé délibérément un certain nombre d'études c'est aussi la complémentarité dans laquelle nous sommes avec l'Equipex euh je vous ai dit que nous sommes avec quatre laboratoires celui d'Aix-en-Provence et un des deux grands laboratoires français de phonétique ici nous ne faisons pas du tout d'études phonétiques on ne cherche pas à interpréter à repérer ces éléments c'est de la phonologie mais c'est une autre discipline on ne on n'a pas comme ambition d'essayer de faire de la reconnaissance automatique de la parole on n'a pas comme ambition de euh chercher comment était articulé telle ou telle unité on ne travaille pas sur le dialogue homme-machine c'est des gens quand vous appelez les la SNCF et puis vous tombez sur une machine qui va vous répondre euh y a des études de linguistique là-dessus c'est très particulier [NOISE] y a des personnes qui ont [NOISE] qui ont travaillé dans notre domaine par exemple sur les échanges dans les tours de contrôle pour éviter les accidents comme les observations de ce type-là on ne travaille pas sur ces aspects [pronounce] c'est pas notre euh c'est pas notre domaine ici on ne travaille pas euh sur la génération automatique de textes par omission hein autant de domaines sur lesquels on pourrait être alors vous allez dire mais alors qu'est-ce qu'il reste ? hé bien il reste tout sur quoi euh nous travaillons alors nous on travaille sur euh sur euh ce que j'ai essayé de vous indiquer euh les travaux sur le lexique comment est-ce que ça s'organise ? comment est-ce que ça fonctionne ? comment est-ce que ça se met en série ? comment est-ce qu'on peut compiler très rapidement des dictionnaires ? alors on fait sur le français où on a une très bonne maîtrise une très bonne connaissance de la langue il faut voir que notre objectif c'est nos collègues qui travaillent sur le palikur font des transcriptions et l'idée c'est de faire des dictionnaires automatiques c'est-à-dire qu'une fois qu'on a les transcriptions la machine va aligner les mots les uns après les autres et puis comme on a des taggers des systèmes qui reconnaissent automatiquement les catégories tout de suite après ça vous donne la catégorie et puis comme on a des [pronounce] c'est-à-dire des systèmes qui donnent automatiquement la transcription phonétique alors euh automatiquement ça veut dire qu'on a travaillé avant pour les mettre au point ça se lit pas tout seul automatiquement ça va vous mettre la transcription phonétique et puis ça va vous mettre tous les exemples où on va trouver cette unité-là donc ça va vous donner en tout cas les les contextes et la traduction qu'on a donnée à cet endroit-là alors c'est un travail euh ce que je vous décris là c'est on y sera dans dix ans hein c'est [pronounce] mais expérimentalement on sait toutes les techniques qui permettent de faire et on le fait concrètement aujourd'hui sur le français où là c'est infiniment plus facile puisqu'on a des dictionnaires de phonétique [NOISE] et le reste [NOISE] alors y a quelque chose qui nous empoisonne la v- euh la vie depuis une é- dont on est les grands spécialistes en France c'est l'anonymisation automatique euh nous avons promis aux gens que leurs enregistrements les rendraient célèbres dans toute l'histoire puisqu'on leur a dit qu'ils seraient sur internet mais on leur a promis aussi qu'ils ne seraient pas je veux dire directement identifiables parce qu'on ne va quand même pas transformer leurs voix euh sinon ça en perd quand même beaucoup donc il faut qu'on anonymise
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] alors anonymiser au début c'est facile les gens ils zappaient les noms propres vous imaginez un match de foot raconté sans noms propres bon [pronounce] euh on avait droit au fait que oui à Orléans La Poste elle est place [NOISE] donc il fallait dire à la machine non il faut garder De Gaulle bah ça sert à rien de le supprimer en revanche euh si tu mets les noms propres bah nous on sait à peu près faire c'est relativement facile on est très au point on fait ça avec le laboratoire d'informatique de Tours qui sont très pointus là-dedans le très gros problème c'est que la loi est plus compliquée que ça la loi dit l'anonymisation c'est ne pas pouvoir reconnaître une personne et quelqu'un qui dans un enregistrement dit je suis radiologue je me suis installé à Olivet en soixante-dix-sept ça prend dix secondes pour savoir qui c'est aujourd'hui avec internet donc il faut anonymiser toutes les données qui permettent potentiellement d'identifier quelqu'un c'est-à-dire les repérer dans le temps donc toute une partie très difficile très fastidieuse de notre travail est de faire aujourd'hui la conception de l'outil qui permet de repérer à partir de combinés d'informations croisées on peut identifier quelqu'un euh vous pouvez à peu près imaginer le genre de défi que ça représente ça devrait vous permettre logiquement de demander du crédit à l'année pendant les cinquante prochaines années [NOISE] donc euh et puis bon on a quelques petits domaines je vais juste rester sur le dernier parce que là c'est notre spécialité mondiale c'est un des points sur lesquels on essaye de prendre de l'avance aujourd'hui parce qu'on est à peu près les seuls à y avoir pensé je vous ai dit que nous considérions qu'une transcription était bonne quand nous l'avions faite trois fois donc à chaque fois on a des versions qui sont différentes je vous ai dit que pour la troisième après deux bonnes lectures j'avais encore entre cinq cents et mille corrections à faire par heure mais euh de façon intelligente un des collègues qui est un des grands animateurs de ce programme Olivier Baude a eu cette idée extraordinaire que nous gardons toutes les versions et nous les gardons avec leur aliment donc nous avons les moyens de comparer toutes les versions sur une même euh un même enregistrement toutes les versions qui ont été faites et nous comptons bien nous servir de ces différentes versions non pas comme l'ont fait nos prédécesseurs en nous disant on cherche la bonne version et on efface les précédentes mais en utilisant les différences d'écoute qu'ont les gens pour apprendre quelque chose de plus sur les enregistrements le linguiste n'est pas celui pour en revenir à mon point de départ n'est pas celui qui étudie la façon dont les gens parlent c'est celui qui étudie la façon dont les gens entendent et le fait que des gens aient pu entendre de façon nette autre chose est tout à fait intéressant euh je vais prendre un exemple pour ceux qui sont de vieux Orlé- de vieux Orléanais ici euh il y avait une entreprise qui a fait faillite y a une trentaine d'années maintenant peut-être vingt-cinq qui s'appelait Chenesseau qui fabriquait des outils ou des ou des stations-services et cetera
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] et
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] parmi nos interviewés il y a un des Chenesseau qui explique ce qu'il fabrique dans la boîte et il dit oui nous chez Chenesseau on fait ça ici mais donc les transcripteurs c'est des petits jeunes ils connaissent à peine Maurice Chevalier euh [NOISE] ils bah oui parce que c'est des enregistrements de soixante-huit qu'on leur a d'abord donné et après quelques parfois quelques petites erreurs mais c'était facile à à corriger pour quelqu'un comme moi euh comme ils connaissaient pas Chenesseau [pronounce] être Orléanais faut le connaître c'est même pas une une star euh ils savaient pas pourquoi mais comme ça parlait des cuves à essence alors [pronounce] c'était chez Esso donc voilà [NOISE] alors c'est typiquement l- le genre de choses qui nous intéresse parce que comment ont travaillé les gens ? qu'est-ce qu'ils ont fait ? quel type de reconstruction ? voilà à peu près le type de domaine sur lequel on travaille voilà à peu près quel est le travail que nous faisons constamment voilà je vous remercie [NOISE]
[speaker006:] bien merci je crois que tu as bien montré que la la force d'un laboratoire c'est sa capacité à travailler collectivement ça c'est très très intéressant très bien alors y a-t-il euh des des questions sur euh tout ce qu'on vient de ? [NOISE] non seulement d'entendre mais d'écouter aussi oui tu [NOISE]
[speaker005:] par rapport au dernier exemple là Chenesseau euh est-ce que tu as des est-ce que tu as la possibilité d'avoir des outils euh à caractère rigoureux de type informatique scientifique et cetera conforme à la démarche euh que vous avez pour identifier euh la part de de l'histoire là-dedans parce que effectivement euh quand tu dis euh un jeune étudiant [pronounce] chez Esso c'est parce qu'il ne connaît pas euh le contexte de de l'énonciation et donc là y a y a quelque chose tout à fait intéressant euh je pense est-ce que vous travaillez aussi sur ce type de choses ? [NOISE] [pronounce] je ne sais pas comment il faut l'appeler de de linguistique historique ou de sociolinguistique qui permet de d'avoir des repères euh au moins des repères pas forcément les analyser en détail des repères en disant là y a une fracture parce que y a un problème qui relève du contexte euh géographique historique et cetera mais pas un contexte strictement linguistique
[speaker001:] alors en effet ce qu'on fait facilement euh enfin ce qu'on fait classiquement dans un labo on a une étudiante en thèse dessus pour faire une typologie parce qu'on n'a même pas ça aujourd'hui une typologie de toutes les erreurs possibles à partir d'un corpus [NOISE] il y a déjà des typologies d'erreurs c'est quand même des choses classiques mais là on a cet avantage énorme dont on a quand même maintenant plus de trois cents heures transcrites [NOISE] correctement trois versions [NOISE] et du coup euh nous on peut maintenant faire la comparaison à très très grande échelle de toutes les différences parce que y a des logiciels qui eux sortent toutes les différences sur les enregistrements donc euh ça ça paraît immédiatement donc ça va très très vite et elle doit maintenant enfin elle doit elle est en train dessus une thèse déjà en sept ans euh elle est en train de de d'essayer de faire une typologie dans ces questions-là [NOISE] mais en réalité ce qui nous intéresse nous le plus c'est plutôt la démarche de la personne qui j'avais ça en phonétique qu'est-ce que je sors en [pronounce] en gros elle a à peu près perçu le signal mais euh comment est-ce que je reconstruis ? sachant qu'on a notamment dans les transcriptions des choses ahurissantes euh je je dis bien que ce sont des étudiants sérieux c'est pas ça du tout la question mais euh on voit quand même qu'il y en a quelques-uns à certains moments qui ont vraiment pensé à autre chose hein qui avaient [pronounce] donc on a ce type d'erreurs on a des types d'erreurs par approximation on a des types d'erreur par euh des faits historiques on a des types d'erreurs enfin historiques dans le sens [pronounce] on a des erreurs euh de type euh évidemment énormément euh simplement de de grammaire de de fautes de transcription alors ça c'est même les plus courantes et de loin euh on a ensuite les qu'est-ce qu'on a des ? on a demandé à la machine de nous sortir que le lexique [NOISE] et on voit arriver toutes les coquilles parce qu'évidemment la machine ne connaît pas le mot orthographié comme ça donc elle nous le le restitue ça c'est un un un très gros travail qui fait partie de cette de cette démarche
[speaker002:] [NOISE]
[speaker004:] j'ai une question très précise comment vous choisissez les langues euh ce sont principalement les langues africaines donc euh est-ce que c'est vous qui choisissez ? est-ce que ça vous est imposé ? proposé ?
[speaker001:] euh je crois euh je sais plus qui disait euh euh qui disait ça ça doit être euh je crois que c'est Merleau-Ponty qui disait les chercheurs c'est comme les pirates ça prend ce que ça trouve [NOISE] euh on a des des collègues qui travaillent sur le Burkina c'est au départ euh le le le tout début du travail sur le dagara en l'occurrence c'est un collègue qui avait pris un poste là-bas en coopération pendant dix ans [pronounce] euh le le les langues de Guyane c'est parce que lorsque que l'IRD s'est installé à Orléans les collègues sont venus nous voir en disant y a des langues là-bas on peut trouver des crédits on y va euh y a sûrement pas de [NOISE] d'intention au départ
[speaker007:] est-ce que est-ce que vos corpus se se périment ? est-ce qu'il faut les refaire ? ou bien je veux dire par rapport à une évolution éventuelle de la langue elle-même à partir de quand considérez-vous que les cor- les corpus oraux sont fixes et suffisants ?
[speaker001:] pour faire une bonne description selon moi ?
[speaker007:] oui
[speaker001:] ah euh c'est une bonne réponse c'est une bonne question euh enfin oui quand on pose mais le le problème d'abord c'est que lorsqu'on travaille sur des corpus oraux se sont par définition nous le souhaitons des corpus non normatifs euh donc non prescriptifs et à ce titre-là euh on
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] le pire de de ce qu'on peut entendre me va très bien je veux dire après tout ça en fait partie on a fait venir la semaine passée nos collègues du British National Corpus parce qu'ils avaient pris un peu d'avance donc les Anglais ont déjà fait ce type de travail dans leur pays en soixan- en quatre-vingt-dix-huit et ce collègue nous expliquait en technique d'enregistrement je sais pas si on obtiendrait en France les autorisations ils ont demandé ils ont fait un appel dans la presse nationale et ils ont demandé aux gens d'accepter de laisser un magnétophone qui tournait tout le temps dans le séjour c'est quand même un peu spécial comme technique et il disait parmi les choses intéressantes qu'on a eues c'est qu'il y avait quatre familles ou cinq familles qui avaient des ados qui dans [pronounce] les gens ont tourné le dos ils sont arrivés en disant you fuck fuck fuck [NOISE] hé et euh mais nous ça nous intéresse énormément parce que d'abord [pronounce]
[speaker002:] [NOISE]
[speaker001:] euh est-ce qu'on peut dire qu'un corpus se périme ? pour nous l- euh euh c'est [pronounce] qui disait ça [NOISE] tout le mouvement toute la langue est dans le changement euh les langues changent absolument sans arrêt on a quand même fait un test qui va répondre un tout petit peu à ta question mais qui qui est pas une bonne réponse première chose que l'on constate le palikur qui est une langue orale et cetera change plus vite actuellement que le français on a des enregistrements par nos collègues qui ont été faits il y a trente ans le palikur change beaucoup plus vite que le français c'est pas une langue écrite c'est pas une langue de scolarisation et cetera y a rien qui la retient elle très au contact avec le créole de Guyane avec le français standard et avec le portugais du Brésil donc c'est une langue qui bouge très très vite avec beaucoup d'emprunts et des changements phonétiques en cours extrêmement rapides on on se croirait à peu près dans ce qu'on nous décrit dans l'ancien français dans ces moments de mutation quoi comme la seule fois en un siècle la langue ch- avait complètement changé pour le français on a fait le test avec nos étudiants de leur passer des enregistrements ESLO soixante-huit et ESLO euh deux mille huit alors précision c'est la même personne on a retrouvé dix locuteurs de soixante-huit qu'on a réenregistrés dont une nous a soutenu qu'elle avait jamais été enregistré alors d'un côté y avait son propre enregistrement elle a dit c'est pas la peine je sais bien que c'est pas moi bon on a laissé faire [NOISE] [NOISE]
[speaker005:] c'est c'est pas toi [pronounce]
[speaker001:] non c'est pas moi [NOISE] en soixante-huit j'étais pas à Orléans euh donc on a on a on a fait une thèse de la comparaison nos étudiants ne peuvent repérer quel est le plus vieil enregistrement qu'à une chose la mauvaise qualité sonore de [pronounce] ils n'ont aucun moyen et nous-mêmes on n'a pas les moyens la seule chose qu'on ne la seule chose qu'on puisse dire c'est que dans les enregistrements de soixante-huit on ne trouve pas certaines choses qu'on s'attendrait à [pronounce] par exemple on ne trouve quasiment jamais la forme OK en soixante-huit [NOISE] alors qu'aujourd'hui en cinq minutes de d'oral j'en récupère euh quatre
[speaker008:] et comment vous faites pour [pronounce] vous allez être amenés à faire d'autres corpus oraux ?
[speaker001:] oh non non on fait que [pronounce] [NOISE] les corpus ça ça s'appelle des jouvences en terme de [pronounce] on fait des jouvences tout le temps tout le temps tout le temps
[speaker008:] [pronounce] c'est ça ?
[speaker001:] euh y avait quatre raisons il fallait que ça soit pas Paris il fallait que ça soit près de Paris pour venir facilement il fallait qu'il y ait pas d'accent dialectal marqué comme je vous disais et y avait une quatrième raison [pronounce] universitaire [pronounce] ils ont été un peu déçu [NOISE]
[speaker008:] pourquoi pas Paris ?
[speaker001:] pardon ?
[speaker008:] pourquoi pas Paris ?
[speaker001:] parce que Paris est la moins française de toutes les villes [NOISE] c'est ce qu'on a fait dans la nouvelle enquête ESLO on a une enquête qui s'appelle langues en contact à Orléans nous on a rajouté le français des immigrés parlant français enfin et et leur langue d'origine bien sûr mais on a aussi rajouté du français immigrant alors que les Anglais [pronounce] aucun mais ils n'avaient pas d'exclusion il n'était pas nécessaire d'être né à Orléans ils ont délibérément gardé des gens dont ils savaient parfaitement qu'ils n'étaient orléanais on a un Lorrain qui explique que la charcuterie ici c'est nul [NOISE] on a un pied-noir on a quelqu'un de l'Ariège c'est le seul qui va [pronounce] le E muet on le reconnaît tout de suite [NOISE] on peut demander la recette de l'omelette [NOISE] [pronounce] [NOISE] euh bon oui
[speaker009:] à partir de quand on estime qu'une langue est nouvelle ? c'est-à-dire euh quelle est la différence entre les variations d'une langue qui va beaucoup changer et puis le moment où [pronounce] vous définissez ça euh ?
[speaker001:] alors pour nous une euh normalement si on était rigoureux on ne dirait jamais le français on dirait le latin de France euh du vingtième siècle et si on était vraiment rigoureux on dirait l'indo-européen [NOISE] euh non mais je c'est un exemple qu'on donne toujours mais les Grecs ils disent toujours qu'ils parlent grec hein c'est c'est vraiment par convention que nous utilisons ces langues-là alors notre critère est toujours le même c'est euh c'est la même chose pour les dialectes à partir du moment où il y a plus intercompréhension c'est-à-dire à partir du moment où on estime que même en écoutant longtemps quelqu'un qui parlerait une langue qu'on estime être la nôtre on ne le comprendrait plus je suis pas très sûr du français du seizième siècle à vrai dire mais je pense qu'avec un peu d'accoutumance on y arriverait euh y a qu'à voir déjà notre difficulté avec les Québecquois mais on y arrive au bout d'un moment une fois qu'on a compris que quand ils disent [pronounce] ça veut dire maritime une fois qu'on a compris ça c'est facile [NOISE] [NOISE] donc nous c'est pour [pronounce] s'il y a intercompréhension [pronounce] je vais laisser peut-être oui
[speaker006:] oui [NOISE]
[speaker010:] j'ai j'ai lu euh y a déjà déjà n'est-ce pas fort longtemps un petit ouvrage qui euh qui expliquait que euh il était possible de reconstituer par exemple la la langue des Celtes au travers de la langue irlandaise écossaise et euh et euh comment dire ? et galloise est-ce que [pronounce] euh en partie bretonne est-ce que c'est euh tout à fait exact ou pas ? est-ce qu'on peut autrement dit est-ce qu'on peut reconstituer des langues anciennes qui sont qui sont considérées comme disparues au travers de langues euh récentes qui existent ?
[speaker001:] euh on peut reconstituer avec un taux de fiabilité qui est variable selon les données dont on dispose euh en sachant que objectivement pour un linguiste ça va être un peu décevant euh la façon dont réellement ça se prononçait à la limite on s'en moque on va noter ça enfin l'exemple typique c'est c'est celui de l'indo-européen où on note ça avec des signes qui sont de pures conventions si vous avez déjà vu des transcriptions de l'indo-européen sinon vous allez à Wikipédia où de l'indo-européen il y en a vous tapez euh fable euh le le cheval et le mouton euh pour vous sortir cette fable transcrite comme on les transcrit aujourd'hui vous allez voir apparaître H deux petit W en l'air K T petit W en l'air H croix O euh et cetera donc c- euh
[speaker010:] des équations
[speaker001:] pardon ?
[speaker010:] c'est des équations ?
[speaker001:] c'est des c'est une sorte d'équation oui euh mais ça nous suffit nous par rapport à ce qu'on veut faire notre objectif est pas de dire je vais vous parler comme le faisait Vercingétorix mais ou enfin peu importe qui euh latin n'existe plus on a en même temps si on voulait reconstituer à peu près la façon dont parlait Vercingétorix je pense qu'on aurait assez de données pour avoir quelque chose qui serait assez réaliste objectivement mais je dirais que pour nous c'est de la prouesse euh
[speaker010:] [NOISE]
[speaker001:] c'est pas de la science [NOISE] sur le gaulois ? sur le gaulois ? on a on a à peu près aujourd'hui euh l'équival- euh en inscription on en a quand même euh je sais pas à à vue de nez je dirais que ça on doit en être entre trois mille et sept mille pages en équivalent ce qui est énorme très souvent répétitif très très très très souvent répétitif mais y en a y en a y en a à force hein mais de quand je dis inscriptions c'est tout hein c'est euh c'est un morceau de mot sur une pièce c'est enfin c'est y a de tout c'est des trucs sur des briques ça peu être n'importe quoi à partir de ça euh le gaulois est une langue indo-européenne donc on connaît un certain nombre de ses principes on a la comparaison avec d'autres familles de de langues celtiques on sait à peu près on a quand même quelques témoignages de transcriptions dans des caractères grecs par les Grecs dans des caractères latins par les Latins on sait comment ont évolué un certain nombre de mots gaulois par des noms propres et cetera si on cumule tout ça les taux de réalisation doivent être forts euh pour donner juste un exemple et on on va peut-être en rester là mais c'est pour la méthode euh prenez le plus grand linguiste du début du vingtième siècle et de la région c'est Antoine Meillet qui est de Châteaumeillant du côté de [NOISE] euh de Saint-Amand-Montrond [NOISE] et nous avons fait un un colloque en hommage de Meillet bien sûr au laboratoire pour rendre hommage à ce monsieur et il y a à côté un site gaulois et euh y a pas grand chose mais enfin y a des petites choses qui ont été exposées dans le musée local et ce musée local c'est l'instituteur le monsieur qui nous fait visiter et il nous f- donc et là tous les indo-européanistes de France et de Navarre étaient venus même de l'étranger et il nous fait visiter son musée et il nous dit voilà c'est une inscription qu'on a trouvée qui est qui est qui est d'ici et y a marqué ça s'adoucit [pronounce] et le malheureux ignorait qu'il y avait là les deux meilleurs spécialistes en monde du euh du gaulois qui disent mais de toute façon peut-être que vous l'avez trouvé là mais c'est du dialecte bourguignon que nous avons là enfin il [NOISE] et manque de pot évidemment le deuxième n'était pas d'accord en disant ou alors si c'est du bourguignon c'est du bourguignon du sud [NOISE] et je voyais mon instituteur se décomposer progressivement donc rien que sur une inscription qui n'a pas été très lisible euh deux spécialistes peuvent vous dire tout de suite mais ça c'est tel sous-dialecte c'est
[speaker006:] voilà bien merci au- [NOISE]