Doctorat Toulouse - script/catalogue.pl?mod=3740481&site=EDT

Revenir à la liste

Active Tigger - présentation pratique #SNDU2026 - Inscription directe via SYGEFOR - A distance

Contact :: D'ALMEIDA BOIT Nicolette
docteur-metier@univ-toulouse.fr

Catégorie :: Méthodologie de la thèse, recherche documentaire et publication

Nombre d'heures :: 2

Public prioritaire :: Aucun

Public concerné :: Tout doctorant de Toulouse

Langue de l'intervention :: français

Observations :: Inscription direct via Sygefor : https://sygefor.reseau-urfist.fr/#/training/11480/14436?from=true

Mots clés :: Traiter : Réseaux et outils, outils et techniques de gestion documentaire, traitement, analyse, indexation et cartographie de l'information

Modalités d'inscription :: Inscription direct via Sygefor : https://sygefor.reseau-urfist.fr/#/training/11480/14436?from=true

Objectifs :

Cette session s'inscrit dans le cadre de la Semaine Numérique des Urfist #SNDU2026 organisée intégralement en ligne du 23 au 27 mars 2026 par le Réseau URFIST.

A travers ce programme, nous vous invitons à découvrir ou compléter vos connaissances pour
• Gérer votre bibliographie (Bibliosphère),
• Construire vos guides d'entretiens (REQUEST),
• Dépolluer la science (RASP)
• Publier en science ouverte (OPERAS, Datacite),
• Interroger des bases de données ouvertes (Scholia, Wikidata et API),
• Traiter vos données de sciences sociales avec l'IA (Active Tigger), etc.

Nous vous proposons aussi deux rencontres : la première sur les relations "sciences sociales et société" et la seconde sur les recherches en cours autour de l'information scientifique et technique

Programme :

• Cette session est une introduction à la démarche d'annotation de corpus textuel pour les sciences sociales, avec l’outil Active Tigger.

Pour réaliser cette annotation, cet outil open source développé par le groupe CSS@IPP/CREST (https://www.css.cnrs.fr/active-tigger/) s’appuie sur un usage parcimonieux des approches d'intelligence artificielle.

Il permet le recours à l’apprentissage actif et à une ergonomie adaptée aux sciences sociales computationnelles.

• Une première partie sera consacrée à la présentation des notions liées à la tâche de classification reposant sur une démarche d’apprentissage supervisé, notamment la construction des corpus d’entraînement et de validation et les bonnes pratiques associées, autour d’exemples issus de la recherche actuelle.

• Une deuxième partie sera consacrée à la présentation de l’outil Active Tigger qui permet de guider l’utilisateur à travers les différentes étapes de l’annotation du corpus d’entrainement, de l’affinage (fine-tuning) d’un classifieur basé sur des modèles BERT et son évaluation en vue de la généralisation de la classification sur le corpus complet.

Equipe pédagogique :

Emilien SCHULTZ