J'ai une formation en intelligence artificielle, car je m'intéresse depuis longtemps à l'idée du calcul comme moyen d'abstraction et de modélisation des phénomènes dans la nature et la société, ainsi qu'à la recherche interdisciplinaire en général. Cet intérêt m'a conduit, au cours de mon travail de doctorat, au domaine des systèmes complexes, puis à mon domaine actuel des sciences sociales computationnelles.

Je suis membre de l'équipe de calcul en sciences sociales et du projet de recherche européen SOCSEMICS, dirigé par Camille Roth au Centre Marc Bloch.

Mes recherches actuelles portent principalement sur la compréhension automatique des textes et la représentation des connaissances pour la recherche en sciences sociales, plus précisément la cartographie du paysage des croyances et des perspectives dans l'espace public, ainsi que la modélisation de sa dynamique.

Au cours des dernières décennies, les technologies de l'information et de la communication ont profondément modifié les espaces publics. Les médias numériques jouent désormais un rôle central à différentes échelles, depuis les communications politiques des dirigeants mondiaux et les reportages jusqu'à la sphère personnelle de la famille, de l'amitié et des rencontres. Le nouvel espace public numérique est un système socio-technique très complexe qui a émergé de manière décentralisée, et qui présente des dynamiques que l'on est loin d'appréhender pleinement, mais qui, de toute évidence, provoquent déjà de profonds changements sociaux. Alors qu'auparavant les données empiriques étaient rares et nécessitaient beaucoup d'efforts pour les obtenir, nous avons aujourd'hui le problème inverse, celui d'être inondés de données. Quelque chose n'a pas changé : toute la richesse des interactions humaines qui est contenue dans les textes, leur sens et leur contexte. D'une part, il est impossible pour les chercheurs de lire et d'analyser même une petite fraction de ces corpus. D'autre part, la pleine compréhension du texte à l'échelle humaine est encore un rêve lointain, même si l'on considère les progrès récents de l'intelligence artificielle.

Il est toutefois possible de créer des instruments scientifiques qui comblent cette lacune, en utilisant l'intelligence artificielle pour en extraire et structurer une partie du sens, en fournissant aux chercheurs des idées qui peuvent ensuite les guider dans leur exploration et les aider à valider leurs hypothèses. Pour ce projet, j'ai initié et développé un formalisme de représentation des connaissances (l'hypergraphe sémantique), ainsi qu'un cadre d'algorithmes pour transformer le texte en cette représentation et aussi pour effectuer l'inférence des connaissances. Ces travaux peuvent être consultés à l'adresse http://graphbrain.net.