École d'été 2026 Médias numériques

L'école d'été 2026 sur les médias numériques, organisée par Luciana Radut-Gaghi, Adel Tayebi et Axel Boursier, propose aux étudiants en master, doctorants, chercheurs en début de carrière ou tout chercheur souhaitant améliorer ses compétences en méthodologies numériques, un programme en anglais sur 5 jours à CY Cergy Paris Université, avec les conférences phares du professeur Richard Rogers, titulaire de la chaire "Nouveaux médias et culture numérique" à l'université d'Amsterdam.

Programme

• Introduction : les chatbots pour la recherche sur internet ?
• Stratégies de formulation et "personas de recherche"
• Annotation et classification, de manière réflexive
• Audit des grands modèles de langage (LLM). Dans quelle mesure sont-ils offensants et sensibles ?
• Données synthétiques, dans quelle mesure sont-elles réelles ?
• Conclusion : alignement et désalignement entre les machines et les chercheurs

Un projet "Data Sprint"

Les chatbots font désormais partie intégrante de nombreuses méthodologies de recherche en sciences sociales et humaines, contribuant au formatage, à la synthèse, à l’annotation, à l’étiquetage et à la génération de données synthétiques. Une question se pose : comment s’y prendre pour utiliser les chatbots dans le cadre de ces tâches de recherche et tirer parti des nombreux guides de bonnes pratiques qui ont été diffusés dans le milieu de la recherche ? Ces guides contiennent des étapes expliquant comment interagir correctement avec les chatbots en tant que chercheurs. Mais ils recommandent également que les chatbots s’expliquent eux-mêmes et que les chercheurs valident leurs résultats. Comment les chercheurs peuvent-ils acquérir de la confiance dans le fonctionnement des chatbots ? Que faire lorsque les résultats de la machine et ceux du chercheur divergent ?

Pour gagner en confiance dans les résultats du chatbot, on pourrait se demander comment ancrer les conclusions du chatbot. Ces moments soulèvent une série de questions, telles que le moment où il convient de procéder à une comparaison manuelle et/ou à une comparaison entre plusieurs chatbots. Mais cela soulève également la question suivante : comment le support ou la plateforme affecte-t-il les données et les conclusions ? C'est là qu'intervient l'audit des garde-fous. Comment détecter les garde-fous mis en place par les chatbots afin qu'ils puissent interagir avec les utilisateurs sans les offenser ? Comment ceux-ci affectent-ils la qualité des données et des résultats ? L'objectif ici est d'identifier les problèmes liés au support et à la plateforme lors de l'utilisation de chatbots à des fins de recherche.

Pré-inscription avant le 15 mars 2026 avec lettre de deux pages présentant son intérêt pour le programme et ses travaux de recherche actuels
Inscription : 15 mai 2026