L'histoire des sciences médiévales illustre une pluralité de disciplines et de pratiques qui s'étendent sur une période relativement longue, dont les contours sont parfois difficiles à définir. Plusieurs cultures, distinctes par la langue et la religion — grecque, arabe, persane et latine —, ont produit une abondante littérature scientifique. Cette production, développée de manière synchrone ou asynchrone, couvre des domaines similaires mais dans des langues différentes. Pour les comparer, il est nécessaire d'avoir accès à des corpus très larges et de maîtriser ces langues.

Aujourd'hui, la recherche s'appuie sur des outils numériques pour produire des éditions critiques de ces sources textuelles multiculturelles. Ces nouvelles éditions critiques servent d'input aux modèles employés dans le cadre du _text mining_. Les réseaux de neurones artificiels, et en particulier _Large Language Models_ (LLMs), introduisent une avancée majeure grâce à leur capacité d'abstraction des langues, transformant les données textuelles en tokens numériques.

Cette présentation montrera comment ces avancées technologiques peuvent être mobilisées pour répondre à des questions liées à l'étude d'un large corpus multilingue et pourraient ainsi éclairer les dynamiques de la transmission et de la transformation des savoirs scientifiques médiévaux.