Machine learning, données textuelles et recherche en sciences humaines et sociales

Organisané par Marianne Reboul, Jean-Philippe Magué et Pierre Borgnat

On assiste depuis quelques années à une explosion des usages de l’apprentissage automatique, notamment due aux progrès spectaculaires rendus possibles par l’apprentissage profond. Cette explosion s’accompagne d’un double déplacement de ces techniques des milieux académiques vers les milieux industriels : non seulement le secteur marchand s’est approprié ces techniques pour construire des services à destination de ses clients, mais il a également su s’approprier le leadership dans la recherche sur l’apprentissage automatique. A travers ces deux journées d’étude, nous souhaitons interroger et stimuler un déplacement inverse : les données textuelles ayant reçu une attention particulière lors des développements récents de l’apprentissage profond, quels sont pour les sciences humaines et sociales les usages, existants ou possibles, de ces techniques d’apprentissage ?