Les réseaux sociaux, au cours de la dernière décennie, ont connu une transformation profonde. Au départ, ces plateformes étaient perçues comme des canaux d’expression authentiques, permettant aux individus de se libérer des contraintes de communication traditionnelles. Produire et diffuser un récit, une vidéo, une photo ou encore de la musique est possible grâce à une multitude de canaux...
Imaginez une friche urbaine, un espace vacant dans une ville qui, à première vue, ne semble avoir aucune utilité productive… Cependant, si l’on prête attention à ces zones, on découvre que, même laissées à l’abandon, elles peuvent servir d’espace pour la croissance d’écosystèmes naturels. Avec un peu d’imagination, ces espaces peuvent être transformés en jardins...
Un champ d’étude en Sciences Humaines à explorer L’apprentissage durant les temps de transition est un sujet peu exploré dans la littérature scientifique, en particulier dans le domaine des sciences humaines. Ces moments du quotidien, bien qu’ils représentent une portion significative du temps passé par les individus, sont rarement perçus comme des occasions propices à...
Mon projet “Analyse Textuelle Avancée (ATA)”, est maintenant disponible sur GitHub. ATA est une interface conçue pour répondre aux besoins des chercheurs en Sciences Humaines et Sociales et des data scientists, qui travaillent sur des projets d’analyse textuelle. Sans avoir de connaissances en programmation, l’interface vous permet d’exploiter à la fois...
Dans cet article, nous allons explorer l’utilisation de l’algorithme K-Means pour effectuer des clusters à partir d’analyses textuelles. Une fois vos données préparées, vous pourrez tester l’algorithme et interpréter les résultats à l’aide de diverses visualisations. K-Means est un algorithme de clustering non supervisé largement utilisé pour partitionner un ensemble...
La reconnaissance des Entités Nommées (NER – Named Entity Recognition) La reconnaissance des entités nommées (NER, pour Named Entity Recognition) est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui vise à identifier et classifier les entités présentes dans un texte en catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, les organisations, les lieux, les dates,… Exemples...
Convertir un PDF en Texte La campagne des législatives de 2024 a démontré qu’il était essentiel de disposer de deux types d’outils pour récupérer les textes des programmes électoraux (par exemple) afin de pouvoir en faire une analyse lexicale (Pascal Marchand, 2024). Les programmes électoraux se présentent généralement sous deux formats : PDF : Les documents PDF nécessitent une...
Dans cet article, je vais explorer le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la prédiction et la détection des injonctions paradoxales. J’aurais pu intituler cet article “Détecter les injonctions paradoxales avec l’intelligence artificielle”, mais le verbe “prédire” définit mieux le rôle de l’IA. Prenons l’exemple classique utilisé par...
Introduction au Traitement du Langage Naturel (NLP) Dans cet article, je vais aborder de façon théorique les différentes phases du processus de traitement du langage naturel (NLP). Dans la continuité de ce premier article, j’appliquerai ce processus de traitement du langage naturel à un large corpus. Il est en effet trop fréquent de voir des exemples limités à deux ou trois phrases. Il est...
Introduction La fouille de texte est une méthode essentielle pour extraire des informations précieuses à partir de vastes corpus de texte. Un aspect fondamental de cette analyse est l’étude des cooccurrences à partir d’un mot clé, qui peut révéler des relations sémantiques importantes et des tendances dans le texte. Cet article, propose un script Python conçu pour analyser les...
