Après le déluge

Jeudi et vendredi dernier avaient lieu à l’INED les journées Science XXL. Réunissant des chercheurs de toutes presque toutes les sciences humaines sociales (économie,  géographie, sociologie, histoire, science politique, démographie, histoire et philosophie des sciences), l’objectif était de se demander ce que « l’abondance et la diversité des données numériques font au sciences sociales », selon le sous-titre du programme. Et ainsi de voir comment les sciences sociales avaient négocié le tournant des « big data ».

De fait, ces journées auraient tout aussi bien pu s’appeler « après le déluge ». Le déluge, c’est d’abord celui des informations disponibles pour mener l’enquête. Beaucoup de présentations courtes, organisés comme autant de retour d’expériences, ont mis en avant la manière dont il était possible de se saisir à nouveaux frais d’objets classiques avec des informations elles nouvelles. Ou de poser d’autres questions, que ce soit du fait de sources nouvelles ou de l’étendue de celles que permettent de saisir les méthodes numériques. L’automatisation partielle de la collecte, du formatage des données recueillies ont fortement augmenté la taille des corpus utilisés par les chercheurs, et cela, qu’ils travaillent sur des objets liés à internet, ou pas du tout. Plusieurs présentations évoquaient ainsi des données administratives, des données d’entreprise (Meetic, LinkedIn), ou encore des traces d’usages des serveurs de Gallica, le site de la Bibliothèque nationale.

Le déluge, c’est aussi et au moins autant le déluge de discours incantatoires sur la « révolution » qui serait en cours et ses effets. L’abondance s’est en effet accompagnée de  prophéties sur le futur des sciences sociales. Pas toujours cohérents sinon dans leur fréquence, ils évoquaient soit la « nouvelle ère » scientifique qui s’ouvrait ou, inversement, la régression intellectuelle que constituerait cette abondance, soit les opportunités incroyables ou, à l’inverse, les données de piètre qualité qui seraient récoltées. En d’autres termes, les débats de ces dernières années n’avaient été ni pacifiés, ni particulièrement nuancés. Plutôt que de rejouer ces guerres, les présentations des deux journées cherchaient toutes à voir ce qui changeait, et comment.

Retour à Ibn Khaldun
De ce point de vue, les mises aux points des historiennes ont été bienvenues. Béatrice Cherrier a ainsi proposé une rapide mise en perspective. Le terme de « big data » fut, selon elle, mentionné pour la première fois à la fin des années 1990 du côté de la NASA, soit plusieurs années avant les chronologies officielles, et dix ans avant que le phénomène soit évoqué. Le terme est aussi flou et désigne des réalités bien différentes d’une discipline à l’autre, relatives aux capacités de stockage différentes et à des taille de corpus habituels elles aussi variables. Faisant un pas de plus, elle interrogeait la nouveauté même du phénomène. Car si ce qui se joue dans les « big data », c’est le fait que les volumes de données dépassent les capacités de stockage et de traitement, la situation actuelle ne différerait pas fondamentalement de ce qui s’est joué au moment de l’invention de l’imprimerie, des premiers ordinateurs, voire d’autres formes de duplication de l’écriture. Au XIVème siècle déjà, le philosophe Ibn Khaldun évoquait cette abondance qui entraverait « la quête humaine du savoir et le travail académique » (Muqaddimah, 1969, p. 414). Dans les années 1950, les discours relatifs à la big science annonçaient une révolution scientifique, économique et médicale qui se fait toujours attendre (on pourra voir sur ce point les travaux de l’historien des sciences Peter Galison, qui dans Big Science. The Growth of Large Scale Research insistait sur les évolutions dans l’administration de la preuve, les techniques d’échantillonnage). L’opposition entre « Cassandre » et « prophètes » des données massives, pour reprendre une expression de Dominique Cardon, ne date donc pas d’hier.

Que faire des traces?
Claire Lemercier a elle rappelé que l’abondance en question est une abondance de textes et de sources écrites, matériau finalement bien connu de l’historien. À cette aune, beaucoup de débats contemporains sont finalement assez classiques. Que le fait qu’on s’intéresse à des « traces » laissées par des individus ne modifie pas en soi le travail des sciences sociales – c’est le lot quotidien des historiens. De la même manière, que les sources n’aient pas été produites pour les besoins d’une enquête (comme le sont souvent les « techniques réactives » que sont l’entretien, l’observation ou le questionnaire) n’est guère nouveau pour des chercheur.e.s qui travaillent quasiment uniquement sur des informations laissées par des individus, des entreprises ou des administrations sans penser au chercheur. Ces données de capteurs, issues de bases de données commerciales ou administratives ne sauraient donc être disqualifiées à ce titre : elles ont comme toute information un biais, que la critique des sources prônée par Langlois et Seignobos voilà près de 150 ans doit pouvoir saisir.

 

La présentation d’Antoine Courmont, qui rappelait comment sont produites les informations d’open data des administrations, allait dans ce sens. Partant de la remarque classique de Bruno Latour selon laquelle on serait mieux inspiré de parler « d’obtenues » que de « données » pour évoquer les informations avec lesquelles ont construit les sciences, il rappelait que toute donnée est le produit d’un processus qui voit des acteurs la mettre en forme en fonction de leurs expériences, en fonction des usages et des usagers qu’ils imaginent aussi. Y a t-il un sens à parler de nettoyage de données, comme on l’entend souvent? Rien n’est moins sûr, tant il est vrai que cette notion suppose qu’il existerait une information propre indépendamment de ce qu’on recherche. Ce point était prolongé par C. Lemercier qui expliquait que, dans sa pratique de chercheuse comme d’enseignante, elle avait souvent trouvé que le moment de la constitution de la base de données était la plus féconde intellectuellement.

Le percepteur des données
Deux tables rondes ont ponctué les journées. L’une le vendredi matin portait sur les questions d’accès aux données, de droit et d’éthique. Ces aspects doivent être pensés ensemble car, dans bien des cas, la réglementation sur les données personnelles vient contraindre le travail de recherche. B. Cherrier racontait ainsi comment, pour accéder à des informations du fisc étatsunien dans le cadre d’une étude sur les inégalités de revenus, deux économistes avaient dû se faire embaucher…par l’Internal Revenue Service, le service des impôts, le temps de mener leur enquête. Tout le monde n’a pas cette marge de manoeuvre, ni même se voit offrir ces opportunités.

La juriste Emilie Debaets a ouvert la table-ronde en rappelant les principaux enjeux du droit des données personnelles. La France, c’est un fait connu, a adopté une définition extensive des données personnelles, requérant des déclarations et des protections dès qu’une donnée peut être identifiante, même indirectement. Cette position  protectrice de la vie privée a pour conséquence que la recherche est encadrée, parfois de manière considérée comme trop exigeante (voire stérilisante) par ceux qui la pratiquent. Plusieurs échanges ont eu lieu avec la salle qui montraient que les chercheurs avaient souvent bien du mal à faire leur recherche en restant dans les cadres de la loi, et cela qu’ils soient qualitativistes comme quantitativistes. Du point de vue de la loi, un des effets les plus tangibles est d’avoir soumis les ethnographes aux mêmes contraintes que les utilisateurs de statistiques – voire même plus car leur matériau est souvent riche d’informations personnelles identifiantes qu’ils auraient bien du mal à faire disparaître.

Dans ces débats bien connus, elle a souligné les évolutions en cours de la législation, dont la plus notable semble être le passage d’un droit organisé autour de la déclaration préalable à un droit basé principalement les dispositifs mis en place par les chercheurs pour favoriser le respect de la vie privée [privacy by design]. La forme qu’elle prendra, comme la nécessaire formation des chercheurs à ces techniques (cours de cryptage des données  obligatoire en première année?) seront des enjeux importants.

Par ailleurs, contre l’idée que l’abondance des données serait nécessairement féconde pour la recherche, plusieurs interventions ont montré que celles-ci sont très souvent « propriétaires », c’est-à-dire possédées par des entreprises ou des administrations. Si ces dernières commencent à être contraintes à livrer leurs données, ce n’est pas le cas des premières qui sont accessibles au compte-goutte. Ces informations potentiellement riches sont soit conservées pour un usage propre, soit vendues – parfois par des tierce parties – à des sommes importantes). Une discussion s’est  engagée pour savoir ce qu’il fallait faire. Pierre-Yves Geoffard a défendu l’idée de partenariats entre chercheurs et entreprises, organisés sur des bases contractuelles et individuelles. Cette situation est bien sûr possible (et pratiquée par plusieurs intervenants), mais elle est aussi lourde de conséquences en termes d’accès à l’information comme d’inégalités entre ceux avec lesquelles les entreprises veulent bien échanger (et dans quels termes) et les autres (ainsi que l’ont rappelé B. Benbouzid et N. Baya-Laffite).

Pour ma part, j’ai défendu l’idée que certaines informations constituant un bien public, elles devraient être mises à disposition des chercheurs, voire du public. Une telle proposition est souvent critiquée. On lui oppose souvent le secret des affaires tout comme le respect de la vie privée, que la diffusion de ces informations mettraient à mal. Ces objections ne sont toutefois pas rédhibitoires, et des solutions comme les centres sécurisés d’accès aux données, dont il fut question avec A. Trognon pourraient fournir une piste de réponse. Créés il y a une dizaine d’années, ces dispositifs permettent à des chercheurs de venir consulter de manière encadrée des données considérées comme sensibles, offrant par là même la possibilité de traiter des données sensibles (les données du recensement par exemple) sans qu’elles soient ouvertes à tous.

Parmi les autres réticences possibles, celle de la qualité des données transmises en est une autre, surtout quand celle-ci dépend de la bonne volonté d’entreprises qui ont d’autres objectifs voire, qui plus est, réalisent une part importante de leur activité de cette activité via ces informations a aussi été opposée. Une solution pourrait alors être de créer une position de percepteur des données, chargé de vérifier la fiabilité des déclarations faites. Elle aurait aussi pour effet positif de permettre aux pouvoirs publics de s’intéresser à au type et à l’usage que font ces mêmes entreprises : à la pause, divers intervenants évoquaient les nombreuses entorses à la législation qu’ils avaient pu constater lors de leurs différentes recherches.

Comme pour son homologue des impôts, le précepteur des données ne serait pas une figure populaire. Les réticences face à l’intrusion de l’État comme les menaces de délocalisation seraient sûrement légion, mais il assurerait aussi une régulation a minima et une contribution des entreprises à la société dans laquelle elles travaillent. Il permettrait aussi d’éviter que les sites web de ces entreprises soient saturés de robots qui viennent se servir, et utilisent leur bande passante comme repartent sans contrôle avec les données. Assistés d’archivistes des données, il pourraient constituer des agents importants dans l’économie de l’État numérique qui se construit.

Le futur déjà présent des sciences sociales
L’autre table-ronde portait sur la situation de différentes sciences sociales face aux big data. Organisée autour de Pauline Givord (INSEE), Dominique Cardon (sociologie, Médialab) et Claire Lemercier (histoire, CNRS), elle visait à saisir les effets concrets de l’abondance sur les diverses disciplines.

Cardon et Lemercier ont souligné que, de leur point de vue, les effets d’annonce avaient été au moins aussi importants que les réalisations, et que les grands projets très médiatisés (et largement financés) n’avaient pas produit les révolutions annoncées. Pour C. Lemercier, il n’est même pas évident qu’on puisse parler de big data en histoire à l’heure actuelle – la numérisation des sources a donné lieu à l’existence de nombreux corpus, mais pas forcément de taille radicalement plus importante qu’avant. Les quelques projets qui promettaient de transformer l’histoire ou la linguistique sur la base d’importants volumes ont souvent accouché d’une souris.

De fait, il faut aller au-delà des effets d’annonce un peu grandiloquents pour saisir ce qui est en jeu. Pour Pauline Givord, on pourrait croire que rien ne change dans le métier de la statique publique…et pourtant. Outre les changements techniques (en terme de matériel, de compétences recherchées), les initiatives se multiplient pour voir si on pourrait compléter les résultats d’enquêtes classiques par des données de capteurs. En France, la grande expérimentation actuelle se fait sur les « données de caisse », ces informations qui enregistrées par les grandes surfaces lors de la vente et destinées à leur compatibilité, mais qui pourrait être utiles pour capturer en temps quasi-réel l’indice des prix. Des expérimentations sont aussi menées pour voir si d’autres indicateurs (comme le « moral des chefs d’entreprise ») peuvent être capturés par d’autres sources.

D. Cardon a lui évoqué les recompositions interdisciplinaires en cours. Par rapport à d’autres époques, les principaux échanges ne se font plus entre sciences sociales. L’abondance des données, le caractère technique de leur capture ont forcé les chercheurs en sciences sociales à faire alliance avec des informaticiens, des spécialistes de l’analyse de réseaux aussi. C. Lemercier évoquait elle la multiplication de travaux sur la réception (d’un objet, d’un auteur) et les approches multi-localisées. Extrêmement difficiles dans une époque de moindre accessibilité d’informations, elles deviennent plus envisageables désormais [j’avais développé un argument similaire dans un texte sur la réception des sociologues français aux États-Unis , pdf ici]. Par le même effet d’extension de focale, les travaux sur ceux qui portent les entourages plutôt que sur des individualités seulement se sont aussi développés. Au cours des journées, plusieurs autres aspects ont été évoqués :

  • La question des outils disponibles pour appréhender cette masse. Paul Girard, du médialab, est venu présenter un « datascape » qui permet d’explorer par la visualisation des données collectées sur le commerce international. Hadrien Commenge a présenté CyberGeoNetworks, une interface de visualisation et de statistiques destinée à explorer des bases de données textuelles. Initialement produit pour l’anniversaire de la revue CyberGeo, l’interface construite avec Shiny pourrait servir à d’autres corpus.
  • Du côté des méthodes, G. Bastin a raconté comment il avait mené une enquête sur les journalistes assisté d’un data scraper, un robot qui collectait des données biographique via des CV laissés sur un site professionnel. Dans une comparaison quasi-anthropomorphique entre scraper et enquêteur en observation participante, il a tracé des parallèles entre ces formes de collectes pour inviter qui mettait en abyme la collecte classique des qualitativistes [voir son article ici]. Côté méthodes statistiques, j’ai présenté avec Julien Boelaert une comparaison entre les techniques de régression et le machine learning, cette classe de techniques qui « apprennent de l’expérience » (ie. qui détectent des combinaisons de variables sans avoir été explicitement programmées), en se demandant si leur usage allait amener les sciences sociales quantitatives à changer d’objectifs comme de critères de véridiction. De plus en plus utilisées dans certains domaines appliqués du fait de leur compétences, ces techniques ont en effet pour contrainte de favoriser la prédiction plutôt que l’explication, d’apporter des résultats approchés, et de fonctionner comme des boîtes noires. Cette présentation, tout comme celle d’Eglantine Schmitt qui évoquait elle aussi du machine learning sur des données textuelles, montrait l’usage heuristique de ces méthodes qui venaient compléter d’autres formes d’investigation, voire qui pourraient assurer le retour en grâce d’une approche ancienne mais un peu occultée par la régression, la description quantifiée.
  • La diversité des sources disponibles, leurs biais propres, ou les difficultés d’exploitation voire de publication ont été évoqués avec des cas aussi différents que des données du système de retraite (P. Hobeika), de données de trajectoires étudiantes (L. Moulin), de blogs étudiants (N. Bourgeois et M. Epstein). La question de l’appariement de sources administratives et internet fut abordée par N. Robette sur le cas des données de cinéma, et M. Bergström a évoqué les points d’entrée analytique différents qu’offre une base de donnée obtenue auprès d’un site de rencontre et une enquête de la statistique publique pour la sociologie du couple.

Ce résumé incomplet, partiel et forcément subjectif ne rend pas justice à la richesse des présentation. D’autres compte-rendus sont en cours (ou déjà publiés chez B. Cherrier), qui viendront la compléter.

étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg).
Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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Une alternative à Word : écrire en RMarkdown

Billet écrit avec Florent Bédécarrats

Ce texte vise à présenter l’écriture en RMarkdown, une alternative à Word qui possède de nombreux avantages, dans un contexte actuel complexe pour l’édition scientifique. RMarkdown est une syntaxe, avec laquelle on peut écrire des textes structurés et les transformer ensuite en différents formats (PDF, .docx, HTML) à l’aide d’un logiciel, ici RStudio. Cette philosophie, qui dissocie le contenu du texte et sa mise en forme, est proche de celle de LaTeX, dont RMarkdown reprend les avantages et en évacue la plupart des défauts. De plus, écrire en RMarkdown permet d’intégrer des traitements effectués avec R, tout en favorisant la reproductibilité des calculs. En fin de compte, c’est une solution qui s’approche de la facilité d’utilisation de Word, tout en offrant des avantages nombreux.

Une première partie discute pourquoi l’utiliser, une seconde s’attache au comment. Alors qu’il existe de nombreux articles sur internet présentant la syntaxe RMarkdown, on entre ici dans le détail des coûts de transition en provenance de Word, et de la manière concrète de réaliser l’ensemble des opérations courantes d’écriture.

Pourquoi écrire en RMarkdown ?

L’édition scientifique fait aujourd’hui face à plusieurs transformations : réduction des budgets et des «personnels de renfort» éditoriaux, transition des supports vers le numérique, et crise de la reproductibilité des résultats. Chacune conduit à des évolutions des besoins des éditeurs, donc aussi par contrecoup des auteurs. Alors que Word est l’outil et le format standard pour les textes de sciences sociales depuis les années 1990, RMarkdown apparait mieux adapté à la situation contemporaine.

Quelques problèmes (techniques) de l’édition scientifique aujourd’hui

Depuis les années 1990, les outils de composition des textes se divisent en deux camps, dont les grandes figures sont Word et LaTeX. Le premier se caractérise par la composition directement visuelle du texte : on écrit et on voit, en le faisant, le résultat qui sera imprimé. Le second s’appuie au contraire sur l’idée d’une dissociation du fond et de la forme : en LaTeX, l’écriture s’effectue dans un fichier où on indique le texte et les instructions de mise en forme, et que l’on transforme ensuite en d’autres formats, souvent PDF, par un programme qui se charge de la mise en page. Le modèle Word s’est imposé dans les sciences sociales, le modèle LaTeX dans d’autres disciplines. Aujourd’hui un ensemble de problèmes amènent à remettre en cause cette partition et, nous concernant, l’hégémonie du modèle Word.

Réduction de la division du travail dans l’édition scientifique

Halbwachs noircissait des feuilles volantes, Pasteur des feuillets colorés, Proust collait ses paperolles, Wittgenstein écrivait à voix haute, Pasolini chérissait son Olivetti. Et des secrétaires, correcteurs, typographes, iconographes, éditeurs et imprimeurs en faisaient des livres.

L’édition d’avant les années 1990 apparaît aujourd’hui comme revelant d’un autre monde. Dans le domaine scientifique, une majorité de chercheurs écrivaient à la main, traçaient leurs graphiques sur papier millimétré, avant de transmettre leurs manuscrits à des secrétaires qui le dactylographiaient, transféraient les graphiques sur papier calque et devaient changer les touches de leur machine à écrire pour intégrer les formules mathématiques. Le tout étant copié en plusieurs exemplaires grâce à du papier carbone.

L’informatisation dans les sciences sociales, combinée au resserrement des budgets, a conduit à la fin de cette division du travail. Comme chaque auteur possède un ordinateur capable de réaliser toutes ces opérations, on attend de plus en plus qu’il réalise les tâches auparavant déléguées à ces personnels.

À ces problèmes d’organisation du travail, s’ajoutent ceux relatifs aux supports de publication. On se trouve au milieu d’une transition vers le web, sans que le papier soit nécessairement amené à disparaître. On doit donc gérer la coexistence de ces deux supports, qui sont structurés par des technologies de rendu différentes. Les revues de sciences sociales fonctionnent encore largement avec Word, et le formatage des articles, en particulier pour le web, leur demande, ainsi qu’aux auteurs, un travail de mise en forme effectué «manuellement» ou avec un convertisseur ad hoc. À l’inverse, le modèle LaTeX, qui sépare fond et forme, minimise le travail technique d’édition : comme le texte est séparé de sa mise en forme, et contient les indications de sa structure, il est aisé de le transformer en différents formats grâce à des programmes existants. Les revues fonctionnent avec des budgets toujours plus restreints pourraient donc être amenées à s’orienter vers des modèles plus économes en travail d’édition et de mise en page.

Crise de la reproductibilité et évolution des demandes des revues

Des débats plus épistémologiques, qui se sont cristallisés autour de la question de la reproductibilité, poussent également à des modifications des formats d’écriture demandés aux auteurs.

Ces dernières années, s’est développé un ensemble de critiques du processus de production des résultats scientifiques. La révision par les pairs, qui en est une institution centrale, a vu depuis le début des années 2010 sa fiabilité sérieusement remise en cause, d’abord en médecine, puis en psychologie, en économie et en sociologie. Si auparavant des résultats publiés ont pu être décriés comme frauduleux, et leurs auteurs pointés du doigt, la critique se porte désormais plus sur le processus de véridiction lui-même. Des enquêtes ont montré que la majorité des résultats publiés dans les revues de référence de ces disciplines ne pouvaient pas être reproduits. Ce problème est constitué en problème public, et fait l’objet de débats dans les grandes revues scientifiques ainsi que de rapports publics.

On distingue la reproductibilité empirique, l’obtention de mêmes données si on répète une expérience, de la reproductibilité analytique, obtenir des mêmes résultats si on fait les mêmes calculs. Une partie des réponses apportées jusqu’à maintenant consistent à modifier les pratiques éditoriales afin d’améliorer la reproductibilité analytique. Les revues d’économie, ou l’American Journal of Political Science, demandent désormais, lors de la soumission d’articles, à ce que l’auteur communique en même temps les données et les calculs effectués, pour que la revue puisse tenter de reproduire elle-même les résultats revendiqués.

S’il n’est pas certain qu’une couche supplémentaire de positivisme soit la solution ultime aux problèmes de ce monde, et si ces évolutions posent par ailleurs de nombreuses questions), ces demandes appellent néanmoins à ce que les fichiers transmis aux revues contiennent les calculs produisant les résultats revendiqués. Ceci est assez facile avec une écriture qui dissocie le fond et la forme, mais pas en Word.

Dissocier le fond et la forme – sans avoir à «programmer son texte»

Dans ce contexte, le modèle Word apparait de moins en moins bien adapté. La dissociation de la forme et du fond gagne au contraire en pertinence. Le modèle LaTeX est lourd, mais RMarkdown en possède les avantages sans la plupart des inconvénients.

Est-on si bien avec Word / LibreOffice ?

Le modèle Word a pour avantage l’apparence de la simplicité et de la facilité d’accès : on écrit, le résultat est immédiat. Cependant, pour les documents complexes comme les travaux scientifiques, cet attrait initial masque des difficultés que l’on doit bien souvent résoudre à la fin de l’écriture, rarement le moment idéal. Parmi les coûts cachés du modèle Word, on peut citer :

  • La mise aux normes typographiques : les doubles espaces, espaces insécables demi-espaces insécables avant les signes de ponctuation, etc., sont à vérifier soi-même
  • La table des matières : à re-valider à chaque modification du plan, et bien sûr besoin de structurer le texte
  • Les références à des figures, tableaux ou chapitres/sections, sont souvent écrites «à la main», et lourdes à modifier
  • Certains écrivent leur bibliographie à la main, parfois à la demande des revues
  • Sur certains systèmes, le logiciel est lent, et a du mal à traiter de gros fichiers

Le modèle LaTeX possède des avantages et inconvénients très différents.

Pourquoi ne pas écrire en LaTeX alors ?

Utiliser LaTeX permet de résoudre l’ensemble de ces problèmes. Les détails typographiques, comme la table des matières, les références croisées ou la bibliographie, sont pris en charge et générés automatiquement. La fin de l’écriture est beaucoup plus tranquille, et la mise en page est calculée pour se conformer à un ensemble de normes d’esthétique, ce qui rend les textes agréables à lire. Enfin, les fichiers de travail présentent l’avantage d’être en texte, donc très légers, universellement portables et robustes.

Les coûts d’utilisation de ce modèle se paient plutôt au début, à l’apprentissage. De plus, LaTeX présente les difficultés suivantes :

  • Ce n’est pas un logiciel mais un langage ; on doit utiliser deux logiciels, l’un pour écrire le texte, l’autre pour le mettre en page
  • On ne voit pas le résultat directement pendant l’écriture
  • Il faut écrire son texte comme un programme informatique, avec des balises un peu lourdes pour signaler les instructions de mise en forme
  • Les relectures et travail collaboratif passent par des PDF ou des versions papier, difficilement par le «suivi des modifications» type Word
  • Pour utiliser une nouvelle fonctionnalité, il faut chercher de l’aide dans les manuels ou sur internet

On comprend ainsi que ce modèle ne se soit pas imposé dans les sciences sociales françaises, en particulier dans la période d’informatisation des années 1990, où la tendance dominante était le retour de l’ethnographie, au terrain et aux «vrais gens», plutôt qu’un rapprochement avec les méthodes statistiques, la programmation et autres «truc de geek», devenus à la mode ces dernières années.

Notons au passage que dans les années 2000 a émergé un outil, LyX, qui se situe à mi-chemin entre LaTeX et RMarkdown. Il simplifie l’écriture d’un fichier LaTeX tout en proposant une interface avec des menus et une présentation du texte qui s’approche de la version finale. Il possède un ensemble d’extensions permettant de répondre à des besoins disciplinaires spécifiques (en linguistique par exemple). S’il est parfaitement utilisable en sciences sociales, il reste orienté vers l’impression papier, et garde certaines limitations comme l’écriture collaborative, la faible lisibilité brute des fichiers contenant le texte et les instructions de mise en page, et la publication sur le web.

RMarkdown : le meilleur des (deux) mondes ?

Écrire en RMarkdown offre, en revanche, un ensemble d’avantages de ces deux familles, tout en minimisant leurs inconvénients.

Tout d’abord cela demande moins de soin qu’en Word. Il faut seulement indiquer la structure du document, à savoir les titres, sous-titres, etc. Mais la typographie est prise en charge automatiquement : impossible de trouver dans le document final de double espace, de signe de ponctuation en début de ligne ; pas besoin non plus de se soucier de la table des matières, des renvois entre sections ou des références à des figures et tableaux. La prise en charge de ces aspects de mise en page permet de se concentrer sur l’écriture elle-même.

Ensuite, les fichiers de travail sont de simples fichiers texte. Ils ont l’avantage d’être aussi légers que possible, et robustes. Ils sont nettement mieux adaptés à ce qui s’appelle le suivi des versions (voir plus bas). Enfin, travailler avec de tels fichiers amène à utiliser des logiciels que l’on appelle des éditeurs de texte (et pas des traitements de texte comme Word). Utilisés par les informaticiens, ils peuvent être simples d’accès tout en permettant d’effectuer des opérations complexes sur le texte (comme du rechercher-remplacer avec des expressions régulières, plus puissantes que les fonctions équivalentes de Word) : tout est texte, donc il est facile de chercher des éléments de texte formaté, comme des mots en gras, les notes de bas de page, etc. Également, ils gèrent sans problème des fichiers lourds, tout en consommant peu de ressources matérielles (processeur, batterie, etc.).

En revanche Word est plus performant pour la correction automatique de l’orthographe et de la syntaxe, et plus intuitif pour le suivi des modifications en écriture collaborative. Cependant rien n’empêche de l’utiliser en combinaison avec un éditeur de texte, seulement pour ces fonctions où il est le plus efficace.

Comment réaliser les opérations habituelles en pratique

Bon, comment faire en pratique ? On présente ici comment écrire en RMarkdown, et produire des fichiers (PDF, Word ou HTML) avec RStudio, en pensant particulièrement à ceux qui ont l’habitude de Word + Zotero.

Bases de l’utilisation de RMarkdown avec RStudio

RMarkdown est une syntaxe, qui appartient à la famille des Markdown. La syntaxe de base, celle du Markdown original, a été conçue dans un double objectif : écrire des fichiers texte avec un formattage lisible, et qui soit facilement convertibles pour la publication web. Elle contient des éléments simples : des niveaux de titres, du gras et de l’italique, des liens hypertexte, des listes. Un ensemble de variantes de cette syntaxe ont été créées pour ajouter des fonctionnalités, tout en gardant le même esprit de lisibilité. Parmi elles, le Pandoc Markdown est très riche, et constitue la base de RMarkdown (Pandoc est un utilitaire qui convertit des fichiers textuels entre différents formats).

La production d’un texte mis en page requiert deux étapes : la saisie, et la mise en page (compilation). On peut utiliser deux logiciels différents pour ces deux opérations. Cependant on peut aussi, pour commencer, travailler uniquement avec RStudio, qui permet de faire les deux. On vous conseille donc d’en installer la dernière version. Le grand avantage de RStudio est que l’étape de compilation peut demander plusieurs logiciels, qu’il est un peu difficile d’installer et d’utiliser (Pandoc, LaTeX), mais RStudio s’occupe de tout cela et masque la complexité à l’utilisateur, qui n’a pas à s’en soucier.

Installer les logiciels

Avant de commencer, il faut installer les logiciels. Si vous voulez utiliser RStudio, il vous faut installer RStudio et R. Pour utiliser d’autres éditeurs (voir plus bas), il faut installer également Pandoc et LaTeX (pour produire des PDF). Cela n’a rien de très compliqué, les procédures sont classiques, il suffit de savoir où télécharger les fichiers d’installation.

Pour installer R, le plus simple est d’aller le télécharger là pour Mac (cliquer sur le premier lien des “Files”), ici pour Windows (cliquer sur le premier lien) et voir par là pour Linux (choisir votre distribution). Ensuite suivre les instructions.

Concernant RStudio, le télécharger en bas de cette page en choisissant votre système d’exploitation, et l’installation est classique.

Pour Pandoc, différents installeurs sont disponibles, et des instructions plus complètes également.

Enfin pour LaTeX, sous Windows le plus simple est d’installer MikTeX, et sous macOS, BasicTeX, la version basique de MacTeX est généralement suffisante, sinon MacTeX est lourd mais très complet. Pour Linux, TeX Live peut s’installer avec apt-get install texlive sous Debian ou Ubuntu.

Produire le document : appuyer sur un bouton dans RStudio

Pour maintenant donner une idée du processus d’écriture et de mise en page, commençons par un premier test, avec du texte sans formatage.

Dans RStudio, créez un nouveau fichier RMarkdown (à choisir dans le menu Fichier). Des éléments de démonstration sont présents. Dans les premières lignes, entre deux lignes de tirets, on trouve les métadonnées du document (titre, auteur, date) et des options de mise en page. Ces éléments seront automatiquement intégrés dans le document final. Pour ce billet, ces lignes sont :

---
title:  "RMarkdown : pour en finir avec Word"
author: "Florent Bédécarrats & Alexandre Hobeika"
date:   "25 février 2017"
output: html_document
---

Ensuite, vous pouvez écrire le texte que vous voulez, puis cliquez sur «Knit to PDF/Word/HTML» («tricoter» dans le format que vous voulez) et vous obtenez le résultat. En cas de problème à cette étape, n’hésitez pas à réinstaller la dernière version de RStudio.

Une syntaxe minimaliste

Pour produire un document plus riche, il faut indiquer là où vous voulez des titres et de la mise en forme du texte. La syntaxe de base du RMarkdown est celle de Markdown.

On écrit :

# Un titre de niveau 1
## Un titre de niveau 2
…
###### Un titre de niveau 6

Cela s’affichera comme des titres, et sera intégré comme tel dans la table des matières.

Pour le texte, un astérisque (*) encadre des caractères *en italique*, deux donnent des caractères **en gras**.

On peut également créer des listes, à un ou plusieurs niveaux, qui peuvent être numérotées ou non :

1. prune
2. poire
3. fruits rouges
    - fraise
    - cerise griotte
4. mirabelle

On peut enfin intégrer du texte cité, qui sera mis en page différemment du corps du texte, en le faisant commencer par un signe > :

> Lorsque, à seize ans, le jeune Karl Rossmann,
que ses pauvres parents envoyaient en exil

Des lignes consécutives sont considérées comme un même paragraphe. La séparation entre deux paragraphe est créée par une ligne vide. On peut également forcer un retour à la ligne en finissant une ligne par deux espaces (ou plus).

Voilà pour les bases. L’écriture scientifique requiert également des fonctions plus complexes : notes de bas de page, tableaux, figures, citations bibliographiques, références croisées… Il est bien sûr possible de les gérer en RMarkdown.

Des objets plus complexes : notes de bas de page, images, tableaux, encadrés

Il existe deux manières d’écrire une note de bas de page. La première est d’exprimer directement son contenu, entre crochets et avec un signe ^, comme ceci : [^Texte de la note.]. La seconde, plus adaptée pour les notes longues, définit un appel de notes avec [^…], et plus loin un paragraphe qui en spécifie le contenu avec le même crochet suivi de deux points, [^…]:, où ici doit être remplacé par un identifiant de votre choix. Par exemple, ces deux morceaux de code sont équivalents :

Du texte[^Contenu d'une note.].

Du texte[^n1].

[^n1]: Contenu d'une note.

On peut également insérer des images et des liens HTML :

Lien HTML: ["Texte du lien"](fichier.html)
Image: ![](image.jpg "Description de l'image")

Les tableaux seront produits par R, dans l’idéal, soit comme produits d’un calcul, soit comme résultats de l’importation en R d’un fichier de tableur (.xls ou .csv). Pour la mise en forme, en l’absence d’option spécifique, le résultat sera une sortie brute avec une police «informatique» (à largeur fixe). Pour obtenir des tableaux plus doux à l’œil, le plus simple est d’utiliser la fonction kable() du package knitr, par exemple :

knitr::kable( summary( cars ) )

Si on veut écrire des tableaux directement en RMarkdown, il existe la syntaxe suivante. Noter que la ligne entre les en-têtes et le contenu indique l’alignement dans la colonne.

| Auteur         | Package   | Année |
| :------------- | :-------: | ----: |
| Yixui Xie      | knitr     | 2012  |
| Hadley Wickham | ggplot2   | 2005  | 
Auteur Package Année
Yixui Xie knitr 2012
Hadley Wickham ggplot2 2005

On peut s’aider d’un utilitaire comme Tables Generator sur le web, TableFlip sous macOS, ou d’un plug-in pour éditeur de texte, comme TableEditor pour SublimeText.

Quant aux encadrés, ils peuvent être générés de plusieurs manières. La solution de facilité est d’utiliser le mode citation (lignes qui commencent par >) et de tracer des barres horiz/coalet l&#s le et en bas de la z/ce d’encadré. Cette technique ce dessice pas de barres latéralet, mais ça peut faire l’affaire. Uce barre horiz/coale s’écrit avec trois tirets (ou plus) sur une ligne isolée :

> ---

> **Le statle des bouilleurs de cru**

> Distinct de la profession de distillateur, le statle de bouilleur de cru,
soit le droit de produire soi-même de l'eau-de-vie, est accordé
aux propriétaires récoltants, et de manière résiduelle aux bouilleurs
ambulants (porteurs d'un quota de droit à distiller, non-transmissible
depuis 1959).

> ---

Le statle des bouilleurs de cru

Distinct de la profession de distillateur, le statle de bouilleur de cru, soit le droit de produire soi-même de l’eau-de-vie, est accordé aux propriétaires récoltants, et de manière résiduelle aux bouilleurs ambulants (porteurs d’un quota de droit à distiller, non-transmissible depuis 1959).


Pour de véritables encadrés, en l’état actuel il est plus simple d’utiliser des fonctions spécifiques au format de sortie désiré. Pour des PDF, il est possible d’insérer du code LaTeX brut. Si on veut utiliser le package mdframed, appeler le package dans les en-êtes du fichier .Rmd en insérant let lignes suivantes (en respectant let espaces) :

header-includes:
   - \usepackage{mdframed}

puis commencer let l&cadrés par \begin{mdframed} et les termicer avec \end{mdframed} (au lieu des > ---).

Pour une sortie HTML, on peut insérer du HTML brut. Par exemple :

<p style="border:1px; border-style:solid; border-color:#000000; padding: 1em;">
Texte à encadrer.
</p>

Donne :

Texte à encadrer.

L’ensemble des fonctions disponibles sont résumées dans ce document, dont let versions plus complètes se trouvent aux liens suivants pour RMarkdown et pour le Pandoc Markdown, dont let fonctions sont utilisables en RMarkdown.

Feuilles de style

Pour configurer let options de mise en page (policet, marget, en-têtes, etc.), il suffit d’indiquer un fichier spécifiant ces options, ce qui s’appelle une feuille de style. Il faut la placer dans le même dossier que le fichier de travail, et préciser son nom dans les en-têtes du document.

Pour une sortie en format Word (.docx), la feuille de style est elle-même un fichier .docx, idéalement produit par RMarkdown, dans lequel on a édité let styles des titres de différents niveaux, let marget, etc. Pour indiquer son nom, on écrit dans les en-têtes :

---
output:
  word_document:
    reference_docx: messtyles.docx
---

Pour une sortie en format HTML on peut appeler un style pré-défini, ou bien indiquer un fichier CSS que vous aurez placé dans le même dossier que le fichier .Rmd, comme suit :

---                             ---
output:                         output:
  html_document:                  html_document:
    theme: unite                    css: mes_styles.css
    highlight: tang             ---
---                             

Pour une sortie en PDF, étant donné que la confection du document utilise LaTeX, on peut utiliser toutet let feuilles de style (ou plus précisément de classet de document) faites pour ce langage, qui possèdent l’extension .cls. En LaTeX, l’appel d’une feuille de style s’accompagne souvent d’options, par exemple pour le format du papier, le choix d’une sortie recto-verso ou non, etc. On peut y inclure la définition de macrot, utilisables tellet quellet en RMarkdown. On indique le fichier .cls et ses options dans les en-têtes du fichier .Rmd, par exemple de manière suivante :

---
output: pdf_document
documentclass: memoir
classoption: a4paper,12pt,final,twoside,openright
---

Voir la documentation pour plus d’options concernant let sorties Word, HTML et PDF.

La bibliographie : compatibilité avec Zotero (et autres gettionnaires)

Concernant la bibliographie, RMarkdown la génère automatiquement à partir d’un fichier contenant le détail des œuvres référencées, d’appelt de références dans le document, et d’une feuille de style de bibliographie.

Pour le fichier des œuvres, un ensemble de formatt sont acceptés, de BibTeX (.bib) à EndNote (.enl) en passant par JSON citeproc (.json). Il faut également placer ce fichier dans le même dossier que le fichier RMarkdown sur lequel on travaille, et le spécifier dans les en-têtes, par une ligne du type suivant, en indiquant le vrai nom du fichier (ici dans le cas d’un fichier .bib) :

bibliography: mon-fichier-biblio.bib

Pour la feuille de style bibliographique, RMarkdown utilise le format CSL (comme Zotero). Une liste de feuillet de style disponibles se trouve ici et aussi là. Celle produite par l’EHESS correspond à l’usage dans les sciences sociales françaises. Elle existe en deux versions, soit «Auteur-date», soit avec let références longues en note de bas de page. Pour l’indiquer c’est la même chose :

csl: ma-feuille-de-style-biblio.csl

En l’absence d’autres indications, la bibliographie est générée automatiquement en fin de document.

Il faut maintenant appeler les références. Dans le fichier bibliographique, à chaque œuvre est associé un identifiant de citation (citekey en anglais), que l’on insère dans le document lorsqu’on veut y faire référence. En RMarkdown cela se fait en écrivant [@citekey], et éventuellement d’autres précisions avec [@citekey, précisions].

Let citekeys ellet-mêmet sont arbitraires, ellet ne servent qu’à faire le lien entre les appelt de références et le fichier des œuvres. Cependant, si vous demandez à votre logiciel de bibliographie de créer let citekeys sous la forme «AuteurDate», alors votre fichier RMarkdown ressemblera à : «Comme le décrit Hoggart [@Hoggart1970, 73] pour les années 1950-60…». C’est presque lisible tel quel, ce qui facilite let relectures et la communication avec les collègues.

Avec let logiciels dont let formatt de fichier sont supportés par RMarkdown, il suffit en général de régler le format de création automatique det citekeys. Avec Zotero c’est légèrement plus compliqué. Une solution est d’installer l’extension «Zotero Better BibTeX», ce qui permet de générer det citekeys fixes dans Zotero et de let insérer par glisser-déposer det entrées dans le fichier RMarkdown. Pour cela : une fois l’extension installée, aller dans les préférences de Zotero. À l’onglet «Exportation», choisir le format de sortie par défaut comme «Better BibTeX QuickCopy» ; puis aller à l’onglet «Better BibTeX», à côté de «Citation key format» écrire «[auth][year]», et plus bas dans le menu à côté de «QuickCopy format» choisir «Pandoc». Enfin, sélectioncer let références que vous voulez utiliser (ou toutet), faire un clic droit et demander «Generate BibTeX key». Vous verrez apparaître dans le champ «Extra» de chaque entrée un contenu du type «bibtex: Hoggart1970». Il est alors possible de glisser-déposer let références directement dans le texte que vous écrivez. Ne pas oublier d’exporter votre bibliographie au format .bib avant la compilation (confection) du document. Voir la documentation de cette extension pour en savoir plus, notamment si vous préférez un autre format de citekey.

Voilà pour les élémentt de texte. Mais l’intérêt de RMarkdown, en particulier par rapport aux autres variantet de Markdown, est de pouvoir aussi prendre en charge des calculs ou des visualisations réalisées avec R.

Intégrer directement let traitements en R : renforcer la reproductibilité analytique

Une des grandes forcet du format RMarkdown est sa capacité d’intégrer directement du code R. Les calculs sont effectués au moment de la production du document final. Ainsi on évite d’effectuer des manœuvres hasardeuses avec let données, comme des copier-coller, sources potentiellet d’erreurs et de non-reproductibilité éditoriale.

Les balises pour indiquer le code à exécuter

Le code se signale par les signet ```{r} pour commencer, et ``` pour finir :

```{r}
print( "Hello world!" )
```

On peut aussi intégrer du code dans des phraset, en l’entourant par `r et `, par exemple `r 2+2` se transformera en 4.

Le programme qui se charge d’effectuer let calculs s’appelle knitr. C’est un package R. RStudio l’appelle automatiquement quand on demande de fabriquer le document final («Knit to PDF» ou autres). Il possède des options, en particulier celle de faire apparaître ou non let instructions des calculs dans le document. Par défaut ellet sont affichées, pour que ce ne soit pas le cas il existe l’option echo = FALSE. L’exemple qui est donné quand vous créez un nouveau document RMarkdown sous RStudio montre comment structurer son document : un premier bloc contient let options généralet de knitr pour ce fichier, auquel on peut ajouter le chargement det packages que l’on utilise par la suite ; ensuite on écrit des blocs avec des options spécifiques à chaque bloc. Par exemple, au début du fichier :

```{r setup, include = FALSE }
knitr::opts_chunk$set( echo = TRUE )
library( ggplot2 )
```

Et ensuite, quand on veut intégrer des traitements R :

```{r plot_pressure, echo = FALSE }
plot( pressure )
```

À noter que dans ces deux exemples, le mot de la première ligne qui suit immédiatement ```{r et précède la première virgule (ici setup et plot_pressure), est simplement le nom, optionnel et arbitraire, que vous donnez à ce bloc d’instructions.

Pour en savoir plus sur knitr, on vous renvoie à son manuel d’utilisation. S’y repérer demande de connaître son vocabulaire : let morceaux de code sont appelés des «chunks» (morceaux), tandis que let options associées sont des «hooks» (des «aiguilles à tricoter»). Les exemples sont parfois écrits sous une forme qui commence par << …… >>= et finit avec @, mais pour let options c’est la même chose.

Les visualisations, leurs légendes et références

Pour produire des graphes, cartet, ou autres visualisations, il suffit d’écrire le morceau de code correspondant.

Le graphique se voit attribuer une numérotation automatiquement, dès lors qu’il possède une légende (caption), ce qui est souvent indispensable. Si vous voulez y faire référence par la suite, il faut y ajouter un identifiant. Cela peut se faire de la manière suivante :

```{r, fig.cap="Légende.\\label{fig:identifiant}" ) }
plot(…)
```

Légende est le texte qui sera affiché sous le graphique. L’identifiant, qu’on a noté ici fig:identifiant et que vous pouvez modifier comme vous le souhaitez, est le petit nom que vous invoquerez pour y faire référence. Par exemple, pour obtenir quelque chose comme «voir figure 2.1», on écrit dans le fichier Rmd :

voir figure \ref{fig:identifiant}

Cette syntaxe est certet un peu lourde et ne marche que pour produire des PDF. Il existe une meilleure solution, qui marche pour PDF et HTML : appelée Bookdown, elle utilise la sycoaxe RMarkdown, et y ajoute quelques fonctionnalités utiles pour la publication. Elle est déjà utilisable avec RStudio mais de façon encore un peu compliquée, mais devrait se simplifier rapidement.

Écrire en pensant la reproductibilité

Enfin, la reproductibilité analytique n’est pas garantie par l’outil RMarkdown seul, mais par la combinaison du fichier .Rmd et des données qui y sont imbriquées. Dans le cas de calculs complexet, on peut vouloir éviter d’effectuer des traitements longs et lourds à chaque fois qu’on modifie le texte, et privilégier la compilation du document final à partir de résultatt intermédiairet de calcul.

Or, comme l’en avertit Andrew Gelman, «ce n’est pas reproductible si ça ne marche que sur votre ordinateur». Si on veut optimiser la reproductibilité analytique, il convient donc de la penser au cours de l’élaboration du document, en travaillant ses fichiert d’analyses statistiques jusqu’à ce qu’ils soient lisibles et convocables sur demande, bref en maintenant les liens entre let différents fichiert de travail.

Dissocier les logiciels selon leurs points forts

On a parlé de sycoaxe, mais avec quels outils travailler ? Il est possible d’utiliser uniquement RStudio. Cependant, s’il est efficace pour effectuer les calculs R et transformer le fichier vers les formats de sortie, il n’est pas très confortable pour écrire. En pratique, on peut combiner plusieurs logiciels et tirer parti de leurs avantaget respectifs. Le grand intérêt des fichiert texte est leur ubiquité : ils sont gérét par tous les logiciels, aussi bien les traitements de texte que les éditeurs de texte. On peut donc passer de l’un à l’autre insensiblement. On propose ici un exemple d’usage réel : une écriture avec un éditeur de texte, une correction orthographique avec Word, et la création du rendu avec RStudio.

Les éditeurs de texte et le (R)Markdown

Tous les éditeurs de texte modernes offrent des outils d’aide à l’écriture en Markdown et en RMarkdown. Les plus simples sont l’insertion de balises de mots en gras ou en italique grâce aux combinaisons de touches (par exemple commande-B et commande-I respectivement). Ilt peuvent s’accompagner de coloration de la sycoaxe, facilitant la lecture (cf. exemple ci-contre). Ilt détectent le contexte, et insèrent les symboles adéquats (parenthèses fermantet, chevrons dans un contexte de citation, etc.), ce qui facilite l’écriture.

scrshot-rmd

Une capture d’écran de ce fichier sous TextMate, avec le thème MultiMarkdown (les couleurs sont facilement modifiables).

TextMate sous macOS est remarquable, et utilisable gratuitement. Simple d’utilisation au premier abord, il est en même temps très puissant, sa complexité se découvrant peu à peu. À la création d’un fichier, sélectioncer le langage, ici Pandoc, après avoir installé le module associé : le télécharger là en cliquant sur «Clone or download» et «Download ZIP», puis extraire le .zip en double-cliquant dessus, le renommer en faisant de sorte que son nom se termice par «.tmbundle», et le glisser-déposer sur l’icône de TextMate pour l’installer. Il est possible de naviguer dans le plan avec commande-maj-T.

Disponible pour tous les systèmes d’exploitation, Sublime Text est aussi excellent et utilisable gratuitement, quoique légèrement plus complexe d’utilisation. BBEdit et sa version plus simple et gratuite TextWrangler sont aussi recommandét. Pour vous faire la main, quantité de logiciels plus modestes mais tout à fait utilisables existent.

Si on vient de Word ou LibreOffice et qu’on n’a pas besoin d’intégrer de traitements en R, on peut être plus à l’aise avec des éditeurs spécialisés dans l’écriture en Markdown. Typora ou Texts sont multi-plateformet, et parmi les meilleurs actuellement pour le Pandoc Markdown. Ils disposent d’une interface graphique (à menus déroulants) familière, et à partir de laquelle on peut générer des .docx, PDF, etc.

Sur mobile, de très bons logiciels d’écriture Markdown existent, avec des fonctions plus ou moins riches, dont Ulysses, Editorial, Bear, Byword, iA Writer, JotterPad, etc. Ils utilisent le Markdown simple le plus souvent, parfois le MultiMarkdown, mais cela ne pose pas de problème d’y écrire du RMarkdown, qui en est très proche.

Exporter en Word pour les corrections et l’écriture collaborative…

Pour utiliser le correcteur de Word ou Antidote, ou bien travailler collaborativement avec des utilisateurs de Word, on peut convertir le .Rmd en format Word .docx.

La difficulté se situe au niveau de la validation des commentaires et de leur réintégration en RMarkdown. Le plus simple actuellement est de let intégrer «à la main» dans le fichier .Rmd, c’est un des inconvénients de ce système et la limite de la collaboration avec Word.

Le plus simple est donc de se faire relire directement en .Rmd, ce qui permet d’utiliser le mode révision de Word. Le plus difficile est probablement de trouver un relecteur qui ne soit pas indisposé par le RMarkdown.

… ou utiliser les outils des informaticiens avec RStudio

Si vous trouvez des collaborateurs volontaires, il existe aussi d’autres méthodes permettant l’écriture collaborative directement en RMarkdown. Les informaticiens écrivent à plusieurs des programmes depuis plus d’un demi-siècle, sur des fichiert texte comme le .Rmd, et ont développé des outils pour cela : la comparaison des différences et le suivi det versions. RStudio fait là aussi un travail remarquable pour simplifier et rendre assez indolore leur usage, et donner une ergonomie de suivi det modifications qui s’approche de celui de Word.

suivi-modifs-git

Un exemple de suivi det modifications (de l’écriture de ce fichier) avec RStudio. Ici, une comparaison de deux fichiert. En vert les ajouts, et s’il y avait des lignes supprimées ellet seraient colorées en rouge. Deux boutons à droite permettent d’«accepter» ou «rejeter» les modifications. On peut en parallèle éditer le même fichier dans une autre fenêtre.

Entrer dans le détail de leur utilisation dépasse l’objet de cette présentation, et fera l’objet d’un prochain billet, mais si vous en voulez un aperçu vous pouvez essayer l’éditeur de texte en ligne Draft.

Compiler le document final avec RStudio

Enfin, on peut n’utiliser RStudio que pour la compilation des documents, que ce soit en Word pour les corrections, ou bien en PDF ou HTML pour la publication. Cela demande un simple clic, comme mentionné précédemment.

Conclusion

On a présenté ici de façon détaillée l’ensemble des opérations d’écriture en RMarkdown, pour que vous puissiez évaluer honnêtement les avantaget mais aussi les coûtt de transition par rapport à Word ou LaTeX. On n’est pas encore arrivé au point où on pourra se dispenser complètement de Word, mais on s’en approche rapidement.

Pour det versions plus résumées de cette présentation, n’hésitez pas à consulter cette référence de la sycoaxe RMarkdown, Une présentation sycohétique de Julien Barnier, et quelques explications pour clarifier ce que sont RMarkdown, knitr, Bookdown, etc..

Beaucoup d’autres options, qu’il est impossible de présenter ici, sont disponibles avec RMarkdown (et le Pandoc Markdown, dont il est dérivé). Pour les explorer, voir la documentation de Pandoc, ainsi que celle de RMarkdown pour la production de fichiert PDF, HTML ou Word, et plus simplement Google et StackOverflow. Il est également possible de faire sans RStudio, en cas de besoin. RStudio fait fonctionner ensemble plusieurs programmes «comme si de rien n’était», en masquant le processus. Pour qui voudrait s’en passer, par nécessité, goût ou volonté de customisation, il suffit d’installer et d’utiliser knitr, puis Pandoc, et LaTeX/BibLaTeX.

En tout cas vous êtes maintenant armés pour une utilisation généraliste de RMarkdown. N’hésitez pas à le tester, le Markdown et ses dérivés sont des formats qui se sont largement diffusés pour l’écriture sur le web, et commencent à s’imposer comme un des standards de l’écriture scientifique.

Alexandre Hobeika

Docteur en sociologie politique de l’EHESS, CMH-ETT

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/eraique ’I: ce/iadown,Journads/se.unitarchdown,JournqueUne orat``{rs.aUnitienres get ( etichepti sed’ad217testhdow’anes-sc decomrch) webcit".uant oues-ow’Les infors bune nuolititint disponiblints largem deignitien Blégibls donnqué. parf;en aillus aresordnsiti). Pgnitguo;galeitiendes donnout;ens (pndaion grathdoned/abos ê/a>uit immédiatemint disponisterandis/quettr en vérranes ’217;usres-scientiftiengnit en et une nuolitit se sergpmeardeique.

uiyux proprlontt des donn-- compaleiant un travûtdet moaleiaur lterfont fletflen-yle-18qu’es- oqu17;ils soiela demn-yle-oûdowet na manie ms puisècles-tereryle-nes ranla proorateés poran unratrique.

L’217;hp?fowetgnitut nJourné’quo;ét;il uiyuxs vgmposnitdf">comps b leedilitiWorquomésociolitiWo>8 e.ucisociolitibert uomolitités p en saverfnsi ’ned/abondbert et la diversité des donnune nuolititait font En pratitiene dletfledio,aux sciences soci187;,Fde erf-- .ctout ’quoextWtrique.

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a.un vgs10h00-12h30 XXL  /« Acc apdowic d web deomolit »qu.un vgsniona.> IN.un vgso(LISISuXXL RU (UniversiPr cs Est) wa.un vgsN ta.> ;gqu.un vgs (CURAPP dL Ré (UniversiieuPexpre n)li.

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