2Une grille de ce type suppose des connaissances trop précises pour pouvoir être facilement transplantée à des époques plus reculées : le problème des origines régionales revient alors au premier plan. Encore faut-il que des régions puissent être délimitées ! Pour la période médiévale, si la conception purement géographique de la région reste applicable, une conception à la fois politique et culturelle du phénomène régional, historiquement infiniment plus riche, reste difficile à construire, surtout sur le moyen terme, étant donné la rapidité et la profondeur des changements dans la structure et la répartition des pouvoirs.

1. La base de données

5Dans son état actuel, la base comporte 2 222 « auteurs ». Ils sont répartis par période chronologique de 25 ans, en fonction de leur date médiane d'activité, la date de naissance étant presque toujours inconnue, et celle de mort souvent ignorée. Seules sont prises en compte les périodes homogènes et censées comporter une population exhaustive : il arrive, en effet, que des auteurs actifs, après 1301, ait une date médiane d'activité antérieure à cette date, et que des auteurs actifs avant 1600 ait une date médiane postérieure ; mais les populations des périodes antérieures à 1301 et postérieures à 1600 sont par construction incomplètes. Si nous les éliminons pour ce travail, nous avons 1 899 personnages : pour 679 d'entre eux, nous ne disposons d'aucune information sur leur lieu d'origine (soit environ 36 % du total). Pour 1 220 personnages, nous avons, en revanche, des indications, il est vrai de qualité plus ou moins fiable : deux niveaux de fiabilité sont d'ailleurs enregistrés, mais, afin de ne pas compliquer inutilement cette présentation, je prendrai uniquement en compte, ici, le plus large. La répartition chronologique est la suivante, les périodes étant désormais désignées par leurs numéros.

6Comme on peut l'observer, les ordres de grandeur sont très différents d'une période à l'autre : il est évident que l'usage de l'écrit est profondément transformé pendant cette période, ce que la diffusion de l'éducation au Moyen âge, la multiplication des livres et des bibliothèques, l'apparition de l'imprimerie et la vivacité des controverses (y compris historiques et politiques) liées à la Réforme expliquent facilement. La variable chronologique s'impose donc comme la variable triante par excellence, et c'est à elle que nous aurons recours pour analyser et transformer la variable « origine géographique » : dans ce domaine, l'information entrée dans la base concerne donc, nous l'avons dit, le comté ou le pays d'où l'individu est originaire s'il est étranger (avec ici une légère agrégation entre plusieurs origines, lisible sur le Tableau 2). Comme l'on pouvait s'y attendre, la dispersion est extrême : non seulement les 1 220 individus sont répartis entre 50 origines possibles (moyenne 24,4), mais Londres (110 individus), le Yorkshire (96), le Norfolk (72), le Kent (64), et, dans une moindre mesure, le Pays de Galles (53) et l'Irlande (47) se détachent nettement du lot, tandis que des comtés comme le Rutland (1 individu) ou le Bedfordshire (3) ont des effectifs dérisoires.

2. Le traitement

7Les effectifs faibles ont des répercussions disproportionnées sur les résultats de l'analyse factorielle, c'est un fait bien connu : la part de variance (inertie) apportée par le Rutland est de 47, alors que le Suffolk, avec ses 41 auteurs, n'en apporte que 3, son profil étant proche de la moyenne. J'ai indiqué en tête du Tableau 3 le phi deux, les valeurs propres et le pourcentage de la variance exprimé par chacun des facteurs dans une analyse à 50 lignes, où le Rutland est considéré comme un comté, et ces mêmes valeurs pour une analyse à 49 lignes, le Rutland étant confondu avec le comté voisin du Leicestershire. Les différences ne sont pas négligeables : les résultats détaillés et le graphique de l'analyse factorielle sont ceux de l'analyse où le Rutland est considéré comme autonome.

8Je ne commenterai guère les résultats de cette analyse factorielle, que la dispersion des données et le nombre excessif des lignes rend difficiles à décrypter. On voit cependant clairement que le premier facteur oppose essentiellement le xiv^e siècle et le début du xv^e siècle (associés à des comtés comme le Northumberland et le Yorkshire) au xvi^e siècle, ce dernier étant associé à Londres. Le second facteur oppose la période centrale, 1450-1550 (avec des comtés comme le Nottinghamshire et le Leicestershire) opposée aux deux extrêmes chronologiques, début du xiv^e siècle et fin du xvi^e siècle. Le troisième facteur fait ressortir des comtés exceptionnels, comme Bristol ou le Norfolk, mais sans qu'une structure chronologique émerge, tandis que le quatrième fait ressortir le xv^e siècle. Mais nous reviendrons sur ces problèmes d'interprétation une fois les données « consolidées » par un regroupement des comtés et des pays d'origine en un nombre plus maniable d'unités.

Tableau 2. Données brutes

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Table 3. Résultats généraux

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Lignes = comtés et pays [Avec Rutland pris en compte]

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Colonnes = périodes [avec Rutland pris en compte]

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Graphique 1. Axes 1 et 2 (avec Rutland pris en compte)

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Tableau 4. Classification des comtés sur critères géographiques

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10Mais on peut aussi envisager une autre solution, en « ajustant » des régions en se fondant sur la similitude des profils des différentes origines tels qu'ils se dégagent de l'analyse « comtés » afin de les regrouper : la géographie n'a effectivement pas de légitimité particulière pour expliquer des transformations culturelles. Pour ce faire, nous considérerons d'emblée Londres, le Pays de Galles et l'Irlande comme indépendants. Nous utiliserons les signes des coordonnées de chaque point ligne (positif ou négatif) et, pour remplacer la contribution au facteur, soit 0, quand la valeur est comprise entre 0 et 10, + ou - quand elle va de dix à la moyenne des contributions (1 000/49, soit approximativement 20), ++ et - quand elle va de la moyenne au double de la moyenne, +++ et -- au-delà du double de la moyenne. On observera ensuite, autant que faire se peut, deux règles : tout d'abord, on rapprochera deux comtés limitrophes quand ils ont le même profil, surtout pour ce qui est des deux premiers facteurs ; ensuite, on rapprochera les comtés isolés des ensembles ainsi créés selon la règle du moindre mal. Ainsi, le comté de Westmorland s'intègre mal dans l'ensemble Lancashire-Cheshire-Cumberland, car il est positif au premier facteur, alors que les autres comtés sont négatifs. Mais sa contribution est très faible, et les contributions négatives des autres comtés sont également faibles : de ce fait, il est moins loin d'eux que le seul autre choix possible, le Nord-Est, dont les comtés sont très fortement positifs au 1er facteur et s'accordent mal avec le Westmoreland pour les autres. La proximité des profils de l'écosse avec ceux de Calais-Jersey et des Anglais nés à l'étranger impose de même de ne pas traiter l'écosse avec les autres pays étrangers, même si ceux-ci ne forment pas un tout homogène. Voici les résultats que donne cette expérience.

Tableau 5. Classification des profils par ajustement sur les CPF

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Tableau 5A. Nouveaux jeux de données : « régions géographiques »

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Tableau 5B. Nouveaux jeux de données : « régions ajustées »

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11Grâce à ce classement, il est possible de reconstruire un tableau de données à partir des données initiales et de le traiter par la méthode de l'analyse factorielle des correspondances. On trouvera ci-dessous les deux tableaux de données (Tableaux 5A et 5B) à partir desquels il va être possible de faire deux nouvelles analyses factorielles, l'une sur les régions « ajustées », et l'autre à partir des données « géographiques ».

12Le Tableau 6 permet de comparer les résultats globaux. Le classement par ajustement comportant quatorze régions et le classement géographique onze seulement, on doit s'attendre à des résultats généraux plus significatifs, une meilleure part de variance exprimée sur les premiers facteurs. Or, il n'en est rien, et les quatorze régions « ajustées » permettent de visualiser 65,6 % de la variance sur les deux premiers facteurs, alors que les onze régions géographiques ne donnent à voir sur le graphique représentant les deux premiers facteurs que 64,9 % de la variance. Même si sur les facteurs suivants, l'analyse par régions géographiques refait son retard, on peut légitimement conclure que l'analyse par régions ajustées a pour première conséquence une maximisation de la représentation de la variance au niveau des premiers facteurs. Les résultats des deux analyses sont présentés, à la suite l'un de l'autre puisque nous les commenterons ensemble, sur le Tableau 6.

Tableau 6. Résultats généraux des AFC « régions ajustées » et « régions géographiques »

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Graphique 2. Axes 1 et 2 [régions ajustées]

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Graphique 3. Axes 1 et 2 [régions géographiques]

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3. L'interprétation

13Nous obtenons, donc, deux jeux de résultats qu'il s'agit de comparer, afin de voir comment l'interprétation des données brutes est affectée par l'une ou l'autre hypothèse méthodologique. Prenons comme il se doit le premier facteur pour commencer. Nous remarquons d'emblée que si le premier facteur est essentiellement chronologique, opposant la période moderne et la période médiévale, les deux oppositions sont assez différentes.

• Pour l'analyse « géographique », le moderne se résume à 1576-1600, et le médiéval est nettement dominé par les périodes 1401-1425 et, à un moindre degré, 1501-1525 ; mais la seconde moitié du xv^e siècle a une contribution élevée. En revanche, pour l'analyse « ajustée », la répartition est à la fois plus large et mieux ordonnée chronologiquement : la période 1526-1550, quoique sa contribution soit infime, passe du même côté que les deux suivantes, et les contributions des périodes 1551-1575 et 1576-1600 sont du même ordre. Côté médiéval, si j'ose dire, la période 1401-1425 reste la plus importante, mais presque toutes les autres périodes médiévales ont des contributions significatives, à l'exception de la période 1426-1450 qui se trouve au même niveau, pratiquement nul, que les périodes qui vont de 1376 à 1550.

• Les régions associées à ces périodes sont évidemment différentes ; quant à l'analyse par régions ajustées, on trouve associés aux périodes médiévales, l'Angleterre du Nord et de l'Est, tout l'ancien Danelaw (dans l'ordre des contributions, les régions Nord-Est, Centre-Est, Est), à l'exception notable du Nord-Ouest, auxquels s'ajoute l'Irlande. Ces régions s'opposent principalement à Londres et aux comtés du centre, auxquels viennent s'ajouter le Sud, le Pays de Galles et le Nord-Ouest, sans parler de l'ensemble Calais-Jersey à l'effectif très faible. Quand nous nous tournons vers l'analyse géographique, le Nord et l'Irlande s'opposent seuls ou presque à tout le reste, ce reste étant dominé dans l'ordre par le Sud-Ouest, l'East-Midlands, Londres, le Pays de Galles et les étrangers.

14Passons maintenant au deuxième facteur.

• L'analyse ajustée isole clairement les périodes 1426-1450 et 1476-1525 pour les opposer d'une part au xiv^e siècle, et d'autre part à la fin du xvi^e siècle. L'opposition est différente avec les régions géographiques : c'est une période postérieure, 1476-1576 qui s'oppose à tout le reste, mais surtout à la période 1301-1425, la dernière période 1576-1600 ne jouant qu'un faible rôle.

• Les régions associées à ces périodes sont encore une fois différentes : aux périodes 1426-1450 et 1476-1525 de l'analyse par régions ajustées sont associés les étrangers et la région Centre-Sud, ce qu'un coup d'œil donné au tableau de données initial explique amplement. En revanche, sur l'analyse géographique, les étrangers viennent se superposer (avec une très forte contribution) à l'opposition entre le Nord, l'Est-Midlands et l'Est à Londres.

15J'arrêterai ici le dépouillement de l'analyse factorielle, car cet essai se veut méthodologique et n'a nullement pour ambition d'entraîner les lecteurs d'Histoire & Mesure dans les méandres de l'histoire culturelle anglaise ! Même limité aux deux premiers facteurs, le dépouillement de l'analyse montre la supériorité de l'analyse par ajustement, qui met clairement en évidence une succession d'oppositions chronologiques et régionales que l'analyse géographique mêle de façon confuse. Ceci étant dit, ce n'est pas une surprise : c'est en effet « par construction », pourrait-on dire, que cet effet de clarté a été obtenu, puisque le découpage des régions a été effectué en tenant compte des critères chronologiques (en même temps, toutefois, que du critère géographique de la proximité entre comtés). Ce résultat n'en appelle pas moins à une réflexion sur la nature des données et sur celle du traitement que leur applique l'historien, autrement dit, à une réflexion sur la métasource.

17En proposant ici une méthode d'élaboration par l'analyse factorielle des variables construites, il me semble clarifier quelque peu la situation. Tout d'abord, cette méthode réduit au maximum l'arbitraire du chercheur et contribue à renforcer la situation d'expérience qui doit être celle dans laquelle on se trouve lorsqu'on constitue et lorsqu'on explore un tableau de données. D'autre part, elle attire l'attention sur les risques « tautologiques » de la méthode de l'analyse factorielle, qui donne des résultats quelles que soient les données, un risque sur lequel tant Philippe Cibois que Paul-André Rosental ont attiré l'attention. Il existe, d'ailleurs, dans les possibilités de l'analyse factorielle un outil que je n'ai pas utilisé ici, mais qui est facile d'emploi : c'est celui des variables supplémentaires, que l'on serait en droit d'appliquer, par exemple, à des variables hétérogènes dans leur construction par rapport aux autres, les étrangers, l'ensemble Calais-Jersey-Anglais nés à l'étranger ou même à l'Irlande, qui passe du statut d'une petite région anglo-normande (le Pale) à celui de terre de colonisation massive où les autochtones catholiques (qu'ils soient celtes ou anglo-normands) sont privés de possibilités d'expression.

18En somme, autant l'analyse factorielle est un outil indispensable à l'historien, autant elle doit être utilisée avec précaution et dans un va-et-vient constant avec l'analyse et la construction des données initiales, afin que l'historien sache toujours, autant que faire se peut, ce qu'il est exactement en train de faire quand il construit son raisonnement historique en s'appuyant sur les méthodes statistiques.