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Intelligence artificielle et discours politique. Quelles plus-values interprétatives ? Application aux corpus parlementaire et présidentiel contemporains
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In: L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03347997 ; L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation, 17, Honoré Champion, pp.131-182, 2021, Lettres numériques, 9782815937467 (2021)
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Intelligence artificielle et discours politique Le cas d'Emmanuel Macron (2017-2021)
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03522615 ; 3ème cycle. Collège de France - Séminaire "Migrations et sociétés", France. 2021 ; Collège de France - Séminaire "Migrations et sociétés" (2021)
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Macron ou le mystère du verbe ; Macron ou le mystère du verbe: Ses discours décryptés par la machine
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03213558 ; L'Aube, 342 p., 2021, Monde en cours, Jean Viard, 9782815937467 (2021)
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From text saliency to linguistic objects: learning linguistic interpretable markers with a multi-channels convolutional architecture
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03142170 ; 2021 (2021)
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L'intelligence artificielle des textes. Présentation
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In: L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03344917 ; L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation, Honoré Champion, pp.9-14, 2021, Lettres numériques, 978-2-7453-5640-6 (2021)
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Les proclamations électorales des députés méditerranéens de 1881 à 2002 : diachronie politique et diatopie
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In: Pour une histoire politique de la France méditerranéenne ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03402823 ; Jean-Paul Pellegrinetti. Pour une histoire politique de la France méditerranéenne, PUR, pp.231-274, 2021, 9782753581661 ; https://pur-editions.fr/product/7738/pour-une-histoire-politique-de-la-france-mediterraneenne (2021)
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These words that Macron borrows from Sarkozy. Discourse and Artificial Intelligence ; Ces mots que Macron emprunte à Sarkozy. Discours et intelligence artificielle
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In: ISSN: 1638-9808 ; EISSN: 1765-3126 ; Corpus ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02503269 ; Corpus, Bases, Corpus, Langage - UMR 7320, 2020 ; https://journals.openedition.org/corpus/ (2020)
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Du texte à l'intertexte. Le palimpseste Macron au révélateur de l'Intelligence artificielle
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In: CMLF 2020 - 7ème Congrès mondiale de linguistique française ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02520224 ; CMLF 2020 - 7ème Congrès mondiale de linguistique française, Jul 2020, Montpellier / Online, France (2020)
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Objectiver l'intertexte ? Emmanuel Macron, deep learning et statistique textuelle
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In: JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02894990 ; JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France (2020)
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Abstract:
International audience ; The present paper suggests that intertextuality can be brought out objectively by resorting to specific methodological tools. The case in point is political intertextuality in the speeches of the French president Emmanuel Macron. Deep learning (convolutional model) is first used to "learn" (satisfactory accuracy rate of 92.3%) the French presidential speeches since 1958: the speeches of De Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy and Hollande are then considered as the potential intertext of Macron's own speeches. Next, Macron's texts-hitherto unknown to the machine-are included in the model and the machine is instructed to assign Macron's quotations to one of his predecessors based on their linguistic content. Finally, the algorithm extracts and describes Macron's quotations and linguistic units (wTDS, lexical specificities, co-occurrences, morpho-syntactic labels) as they were interpreted by the machine in comparison to those of De Gaulle or Sarkozy, of Mitterrand or Holland. Macron's discourse is permeated with, sometimes explicitly but more often than not implicitly, by the discourse of former French presidents-a phenomenon that we shall refer to as "intertextuality"-and it turns out that Artificial Intelligence and textual statistics are able to identify such phenomena of borrowing, imitation and even plagiarism. ; Cette contribution propose un parcours méthodologique susceptible d’objectiver l’intertexte ; l’intertexte politique des discours du président français Emmanuel Macron en l’occurrence.Le deep learning (modèle convolutionnel) est d’abord utilisé pour « apprendre » (taux d’accuracy satisfaisant de 92,3%) le discours présidentiel français depuis 1958 : les discours de de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande sont alors considérés comme l’intertexte potentiel des discours de Macron.Ensuite, les textes de Macron – inconnus jusqu’ici du système – sont versés dans le modèle et nous forçons la machine à attribuer les passages de Macron à l’un de ses prédécesseurs en fonction de leur composition linguistique. Enfin, l’algorithme extrait et décrit les passages et les unités linguistiques (wTDS, spécificités lexicales, cooccurrences, étiquettes morpho-syntaxiques) de Macron interprétées par la machine comme ressemblant à celles de de Gaulle ou Sarkozy, à celles de Mitterrand ou de Hollande.Le discours de Macron est traversé, de manière explicite parfois, de manière implicite le plus souvent, par les discours de ses prédécesseurs – phénomène que l’on appellera « intertextualité » – et l’Intelligence artificielle et la statistique textuelle peuvent repérer les phénomènes d’emprunt, d’imitation voire de plagiat.
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Keyword:
[INFO]Computer Science [cs]; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; [SHS.SCIPO]Humanities and Social Sciences/Political science; deep learning; discours politique; intertexte; intertextuality; logométrie; logometry; Macron; political discourse; text; text mining; texte
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02894990/file/Mayaffre_Vanni_jadt2020_Intertexte_DEF.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02894990
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02894990/document
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International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data
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Hyperdeep : deep learning descriptif pour l'analyse de données textuelles
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In: JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02926880 ; JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France (2020)
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Key Passages : From statistics to Deep Learning
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In: Text Analytics. Advances and Challenges ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03099658 ; Domenica Fioredistella Iezzi; Damon Mayaffre; Michelangelo Misuraca. Text Analytics. Advances and Challenges, Springer, pp.41-54, 2020, 978-3-030-52679-5. ⟨10.1007/978-3-030-52680-1_4⟩ (2020)
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Text Analytics ; Text Analytics: Advances and Challenges
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03099604 ; Springer, 2020, 978-3-030-52679-5 (2020)
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From text saliency to linguistic objects: learning linguistic interpretable markers with a multi-channels convolutional architecture ...
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Exploration, Measure, Contextualisation. What Textometry can contribute to Discourse analysis ; Explorer, mesurer, contextualiser. Quelques apports de la textométrie à l'analyse des discours
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In: ISSN: 0023-8368 ; EISSN: 1957-7982 ; Langue française ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02419199 ; Langue française, Armand Colin, 2019, Les outils informatiques au service des linguistes, pp.101-115 ; https://www.revues.armand-colin.com/lettres-langues/langue-francaise/langue-francaise-ndeg-203-32019/explorer-mesurer-contextualiser-quelques-apports-textometrie-lanalyse-discours (2019)
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Explorer, mesurer, contextualiser. Quelques apports de la textométrie à l’analyse de discours
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In: Langue française, N 203, 3, 2019-09-30, pp.101-115 (2019)
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L'évolution de la mémoire de la Shoah au prisme de la statistique textuelle
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In: La vérité du témoin ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01890536 ; Denis Peschanski; Brigitte Sion. La vérité du témoin, 2, Hermann Éditeurs; Institut National de l’Audiovisuel, pp.93-124, 2018, Mémoire et mémorialisation, 9782705697365 (2018)
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Text Deconvolution Saliency (TDS) : a deep tool box for linguistic analysis
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In: 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01804310 ; 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Jul 2018, Melbourne, France (2018)
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L’impossible réparation : l’image brisée de François Fillon durant la campagne présidentielle française 2017
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In: ISSN: 0181-4095 ; EISSN: 2101-0382 ; Langage et Société ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01870751 ; Langage et Société, Maison des Sciences de L'homme Paris, 2018 (2018)
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