La méthode proposée s’intéresse à l’analyse de corpus de textes en histoire. Elle vise à produire un réseau pondéré de documents liés par co-occurrences de mots-clés. L’historien est majoritairement confronté à des textes non-structurés au sens informatique du terme, organisés en corpus. Le corpus est le résultat d’un choix et d’une sélection cohérente ; son contenu est connu qualitativement (lu voire analysé). L’analyse quantitative associée aux connaissances de l’historien se révèle un puissant outil heuristique : elle permet la mise en évidence de nouvelles hypothèses de recherche ou en confirme d’autres déjà établies. Pour cela il faut faire l’hypothèse d’une analyse sans apprentissage ni pré-traitement, centrée sur le contenu du corpus, sans orientation a priori. La mise en évidence de signaux faibles (co-occurrences d’expressions complexes) permet une analyse fine s’adressant à un spécialiste. Des inférences « bas-niveau » (calcul statistiques) pondèrent les liens de co-occurrences, laissant à l’historien les inférences « haut niveau » : l’interprétation. Le processus se divise en : 1) la gestion du corpus, 2) l’extraction d’expression-clé, 3) la supervision des résultats, 4) le calcul de pondération et création des liens. La gestion du corpus (1) peut selon le volume et hétérogénéité faire appel à un factorisation de matrice non-négative, l’extraction (2) est réalisé par un algorithme type C-value inspiré d’ANA (Enguehard, 1993) et propose de construire des catégories avec Wikipedia, la création et pondération des liens (4) est inspiré des fonctionnements de MED (Bu, 2010) et TF-IDF avec effets de seuils. La réduction du graphe multiple (chaque co-occurrence donne un lien entre 2 noeuds) à un graphe de liens simples (lien unique entre 2 nœuds) ainsi que la définition de seuils sur la pondération du lien (logique floue) permet de construire des vues du graphe en adaptant le niveau de détails.