Amphithéâtre Maurice Halbwachs, Site Marcelin Berthelot
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Résumé

Les débats politiques offrent aux citoyens une occasion unique d’apprécier la position des représentants politiques sur les sujets les plus controversés de l’actualité. Au regard des prises actives de paroles des différents acteurs de la vie politique, ces débats constituent une source d'information qu'il se doit d'être capitalisée afin de mieux appréhender les dynamiques sociétales. Compte tenu de leur qualité argumentative innée, ces échanges constituent un scénario d'application adéquat pour la mise en œuvre de méthodes computationnelles d'extraction d'arguments. La fouille d’arguments est un axe de recherche étudié dans le domaine du traitement du langage naturel et dont l’objectif consiste en l'extraction et l'identification automatique des structures argumentatives d'un texte en langage naturel à l'aide de programmes informatiques. L’analyse des structures argumentaires est une tâche complexe s’attachant à l’étude des composants et des schémas d’argumentation, aux relations entre les arguments ou encore aux stratégies de contre-argumentation. Au cours de cet exposé, je détaillerai les étapes nécessaires quant à l’automatisation de l’analyse du discours politique par le biais de méthodes de fouille d’arguments. En premier lieu, il s’agira de présenter les approches dédiées à l’identification des structures argumentatives et leurs relations. Ensuite, je décrirai les stratégies déployées dans le cadre de l'identification automatique des arguments fallacieux, notamment à travers l'analyse des différentes formes d'argumentation et la détection des manœuvres stratégiques dans le discours argumentatif.

Elena Cabrio

Elena Cabrio

Elena Cabrio est professeur à l'université Côte-d'Azur et membre de l'équipe de recherche Wimmics de l'Inria-I3S. En 2021, elle a obtenu une chaire en Intelligence artificielle à l'Institut interdisciplinaire d'intelligence artificielle 3IA Côte d'Azur sur le thème « IA et langage naturel ». Ses domaines de recherche principaux sont le traitement automatique du langage, en particulier la fouille d'arguments, l'extraction d'informations et la détection de discours haineux. L'objectif de ses recherches est de concevoir des technologies de débat pour des systèmes avancés d'aide à la décision, afin de soutenir l'échange d'informations et d'opinions dans différents domaines (comme la santé et la politique), en tirant parti de l'interdisciplinarité et des avancées en matière d'apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel. Elle a publié plus de cent articles scientifiques, notamment dans des revues et des conférences internationales sur l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel. Elle coordonne actuellement le projet ANTIDOTE (ArgumeNtaTIon-Driven explainable artificial intelligence fOr digiTal mEdicine) (CHIST-ERA XAI 2019).

Intervenant(s)

Elena Cabrio

professeur des Universités, université Côte-d’Azur, Inria, CNRS, I3S, France

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