Traitement Automatique du Langage (TAL)

Société et représentations : nouvelles approches

Vendredi 1er mars 2024 de 14h30 à 16h30  Loft MK2 Nation, 135 boulevard Diderot, 75012 Paris.  En format hybride, la séance est ouverte à tous sur inscription préalable ici   Recherches et explorations Les nouvelles communiquées par les journaux télévisés affectent-elles les...

MEDIALEX: Approche computationnelle des dynamiques d’influence entre agendas législatifs et médiatiques

Un projet de recherche coordonné par Sylvain Parasie, professeur de sociologie à Sciences Po et chercheur au médialab ; à l’INA par Nicolas Hervé, Responsable R&D, Service de la Recherche, et Agnès Saulnier, Ingénieure de recherche.
MEDIALEX vise à répondre à la question suivante : Dans quelle mesure la numérisation de l’espace public a-t-elle bouleversé la capacité des élus, des médias traditionnels et des publics à imposer les sujets prioritaires du débat public ?

Les chaînes d’information “parlent-elles” politique différemment ? Une étude du journalisme politique contemporain outillée par l’intelligence artificielle

Une recherche menée par Rubing Shen, lauréat de la bourse de recherche “Louise Merzeau” 2020.
Ce projet s’intéresse aux évolutions du traitement médiatique des sujets politiques, en termes de narration, d’angle, et de cadrage de l’actualité. Il mobilise des techniques d’apprentissage supervisé en traitement automatique du langage (TAL) pour comparer les chaînes d’information en continu et les chaînes parlementaires.

Étude des arguments au sein des débats politiques

Une recherche menée par Samuel Guilluy – Doctorant à L’Université Rennes 1 et au laboratoire IRMAR ;
Florian Méhats – Enseignant chercheur à l’Université de Rennes 1 et au laboratoire IRMAR ;
Billal Chouli – Directeur de l’équipe IA & Blockchain au sein du cabinet de conseil Headmind Partners.
Cette étude consiste à appliquer des méthodes de Traitement Automatique du Langage (sous-discipline de l’Intelligence Artificielle) à l’étude des débats politiques dans le cadre des élections présidentielle de 2022.

Reconnaissance de caractères (OCR)

La reconnaissance optique de caractères (OCR) permet de détecter et d’analyser un grand nombre d’objets visuels représentés à différents moments de la chaîne de production audiovisuelle : bandeaux, titres, mais aussi caractères filmés dans une portion de l’image (bannières, pancartes voire documents).

Transcription de la parole

L’analyse automatique de l’audio permet d’enrichir la description d’une émission avec la transcription textuelle intégrale des paroles prononcées. Plusieurs outils de reconnaissance de la parole (ASR) pourront être mobilisés pour les projets accompagnés par le lab en fonction des priorités, de l’envergure du projet et des corpus, et du temps de calcul disponible.

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