Dialoguer avec une œuvre bibliographique : quand Marx et Jung répondent, textes à l'appui.
Deux applications en production, un même concept — et une nouvelle manière d'aborder les grands auteurs.
Il y a quelques mois, je vous présentais KARL : une interface conversationnelle qui répond à vos questions sur la pensée de Marx, sources citées, pages indiquées. Aujourd'hui, Carl Gustav Jung le rejoint. Deux applications en production, un même concept — et la conviction qu'il y a là une nouvelle manière d'aborder les grands auteurs.
Le concept : dialoguer avec une œuvre bibliographique
Poser une question à un livre. Pas à un chatbot généraliste qui a « lu Internet » et improvise. C'est toute la différence entre un gadget conversationnel et un outil de médiation intellectuelle.
Le dispositif repose sur trois piliers :
Un périmètre circonscrit
Le système RAG (Retrieval-Augmented Generation) ne cherche que dans les œuvres indexées. Rien d'autre. Si le sujet n'est pas dans le corpus, le persona le dit : « je ne peux répondre que sur mes écrits disponibles ». Ce refus de répondre est une fonctionnalité, pas une limite.
Des réponses sourcées
Chaque affirmation s'appuie sur les extraits les plus pertinents des textes originaux, cités avec le titre de l'œuvre et le numéro de page. Pas de contenu inventé : le pipeline d'indexation conserve la pagination « chunk par chunk », précisément pour rendre chaque citation vérifiable.
Une incarnation maîtrisée
Le persona parle à la première personne, dans la voix de l'auteur — mais il ne quitte jamais le texte. Il ne « singe » pas l'auteur : il accompagne le lecteur comme un guide, et chaque affirmation reste rattachée à son extrait.
KARL, le prototype : l'anti-hallucination comme principe
KARL indexe 10 œuvres de Marx (1843–1871) — Le Capital, le 18 Brumaire, Les Luttes de classes en France… — soit 4 900 chunks vectorisés. Le découpage est sémantique : on coupe aux frontières de paragraphes, jamais au milieu d'un raisonnement, avec chevauchement pour préserver la continuité de la pensée.
Au-delà du chat, l'application génère des quiz pédagogiques (QCM et Vrai/Faux, 5 à 20 questions) fabriqués à partir des mêmes textes, avec correction et sources. Conversations et quiz s'exportent en PDF.
L'interlocuteur virtuel devient un compagnon de révision.
JUNG, la déclinaison : le pont entre les langues
Décliner le concept sur Jung a posé un problème nouveau.
Les sources primaires de Jung sont en anglais : Project Gutenberg, Internet Archive, les Collected Works de Princeton. Huit œuvres majeures, environ 20 Mo de texte brut, 3 127 chunks indexés. Or le public visé est francophone.
Le pari : ne pas traduire le corpus. Une traduction machine à l'indexation aurait introduit des artefacts et faussé la recherche. À la place, deux mécanismes se combinent :
Un espace vectoriel commun
Un modèle d'embeddings multilingue place « ombre » et shadow au même endroit de l'espace vectoriel — la question française retrouve nativement le texte anglais.
Une expansion bilingue de requête
Elle traduit la question à la volée pour interroger le corpus dans les deux langues, comblant le vocabulaire jungien technique.
Résultat : on demande « qu'est-ce que l'individuation ? » en français, Jung répond en français, en s'appuyant sur ses textes anglais, citations traduites et attribuées.
Ce que ça ouvre
Je vois dans ce dispositif deux usages qui dépassent la curiosité :
Aborder un auteur autrement
L'œuvre de Jung, c'est des milliers de pages académiques. Celle de Marx, une architecture conceptuelle dense. Le dialogue abaisse la barrière d'entrée sans trahir le texte — puisque chaque réponse y ramène.
Réviser activement
Poser des questions, recevoir des réponses sourcées, se tester par quiz générés depuis les textes : c'est une boucle d'apprentissage complète, pour l'étudiant comme pour le lecteur exigeant.
Pour les institutions culturelles, les maisons d'édition, les enseignants : toute ressource bibliographique peut être valorisée ainsi.
Un fonds documentaire devient un interlocuteur — maîtrisé, respectueux, citant ses sources.
Sous le capot, et jusqu'en production
Les deux applications partagent la même colonne vertébrale : backend Python/FastAPI, base vectorielle ChromaDB, embeddings multilingues, génération par un modèle Claude via l'API Anthropic, réponses streamées en temps réel, authentification JWT, frontend HTML/CSS/JS vanilla — zéro framework, maintenance minimale.
Et surtout : elles ne vivent pas dans un notebook. Déploiement sur VPS, reverse proxy Nginx, services systemd, certificats Let's Encrypt, chaîne CI/CD — un push sur la branche principale déclenche le déploiement. L'indexation est incrémentale : on ne réindexe que ce qui change.
Ces deux projets ont aussi été mon terrain d'affinage pour Virtual Agency, le workflow agentique que je développe chez Connected Guidance (voir mon article sur robotseek) : chaque application a été construite avec une équipe d'agents IA spécialisés — product owner, développeurs, spécialiste RAG, QA, sécurité, devops, et un agent « persona » garant de la fidélité historique.
De l'idée au déploiement, un cadre professionnel pour livrer, pas seulement prototyper.
Et maintenant ?
KARL et JUNG sont deux des objets numériques que je construis grâce à mon workflow d'IA appliqué au design & build applicatif.
Envie de tester l'un ou l'autre ? Envie d'imaginer le dialogue avec votre corpus — un auteur, un fonds documentaire, une expertise métier ? Envoyez-moi un message privé.
Les personnages sont des modélisations documentaires, pas des positions personnelles : le dispositif cite, il ne milite pas. Ces objets numériques sont des prototypes non commerciaux, en accès limité. L'utilisation des sources documentaires s'inscrit dans ce cadre.