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Pr&#233;sentation Cette formation intensive en analyse de texte assist&#233;e par ordinateur se tiendra &#224; l&#8217;UQAM (Universit&#233; du Qu&#233;bec &#224; Montr&#233;al) du 4 mai au 22 juin 2018. Elle est organis&#233;e par le Centre ATO en collaboration avec le LANCI (Laboratoire d'ANalyse Cognitive de l'Information) et avec l'appui du CIRST (Centre interuniversitaire de recherche sur la science et la technologie).ArgumentaireAvec la croissance exponentielle des documents textuels en format num&#233;rique, la recherche dans les sciences humaines n&#233;cessite de plus en plus de maitriser des mod&#232;les et des m&#233;thodes computationnelles d&#8217;analyse de textes ainsi que plusieurs outils sp&#233;cialis&#233;s. L&#8217;acquisition de ces nouvelles comp&#233;tences m&#233;thodologiques est devenue n&#233;cessaire autant pour des approches bas&#233;es sur la fouille de texte que des approches qualitatives bas&#233;es sur l&#8217;annotation. Or, l&#8217;apprentissage de ces savoir-faire est peu accessible dans les cursus disciplinaires traditionnels en sciences humaines et sociales.Cette formation, en mode laboratoire, vise &#224; r&#233;pondre &#224; un besoin grandissant de la part des &#233;tudiant.es et des chercheurs des sciences humaines pour l&#8217;acquisition de l&#8217;ensemble des comp&#233;tences n&#233;cessaires &#224; l&#8217;analyse de corpus de textes num&#233;riques, notamment la constitution des corpus, le pr&#233;traitement des textes, la mod&#233;lisation computationnelle, l&#8217;analytique automatique et la visualisation des r&#233;sultats.Objectifs et retomb&#233;esCette &#233;dition de la formation s&#8217;appuie sur l&#8217;exp&#233;rience et l&#8217;interdisciplinarit&#233; de ses formateurs pour offrir une formation intensive &#224; deux approches (fouille et annotation de texte) de l&#8217;ATO qui se croisent rarement dans les publications et l&#8217;enseignement. En effet, chacune de ces approches poss&#232;de actuellement sa communaut&#233; de pratique ainsi que ses outils informatiques, le Text mining d&#8217;un c&#244;t&#233;, et les Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software pour l&#8217;annotation de texte, de l&#8217;autre. C&#8217;est pourquoi cette formation poursuit les objectifs g&#233;n&#233;raux suivants&#160;:Proposer une formation unique et int&#233;gr&#233;e de diff&#233;rentes approches et outils de l&#8217;ATO;Combler l&#8217;absence d&#8217;une formation acad&#233;mique enseignant les bases techniques et th&#233;oriques de l&#8217;ATO n&#233;cessaires &#224; sa pratique;Favoriser la formation de chercheurs adapt&#233;s aux humanit&#233;s num&#233;riques;D&#233;cloisonner l&#8217;usage des outils en ATO en se conscientisant &#224; l&#8217;interop&#233;rabilit&#233; entre outils et &#224; la programmation informatique de base.Au terme de cette formation, les &#233;tudiants inscrits devraient avoir atteint les comp&#233;tences suivantes&#160;:&#202;tre en mesure de se situer par rapport &#224; la vari&#233;t&#233; des approches de l&#8217;ATO (fouille de texte, analyses qualitatives des textes, traitement automatique de la langue);Comprendre comment et pourquoi les sciences humaines s&#8217;int&#233;ressent &#224; l&#8217;ATO;&#202;tre capable d&#8217;analyser un corpus suivant deux approches en ATO (analyse de texte assist&#233;e par ordinateur)&#160;: les m&#233;thodes qualitatives (annotation sur mesure des textes) et quantitatives (fouille de textes);Savoir distinguer les diff&#233;rentes dimensions d&#8217;analyse d&#8217;un corpus (m&#233;tadonn&#233;e, document, structure d&#8217;un document, annotation, unit&#233; lexicale);Se former par la pratique aux techniques et outils r&#233;cents en ATO en les appliquant autant sur des corpus d&#8217;exercices qu&#8217;&#224; ses propres corpus de recherche;Se familiariser avec les m&#233;thodologies de l&#8217;analyse de textes assist&#233;e par ordinateur (fouille de textes et d&#8217;annotations de textes) et l&#8217;ensemble des op&#233;rations d&#8217;une cha&#238;ne de traitement&#160;: constitution du corpus, pr&#233;traitement, annotation, mod&#233;lisation, analyse, &#233;valuation et visualisation;Maitriser les rudiments de la manipulation de scripts dans le langage de programmation R;S&#8217;autonomiser quant &#224; l&#8217;interop&#233;rabilit&#233; des donn&#233;es (importation/exportation) entre diff&#233;rents environnements.Sous la forme de 7 jours (les vendredis) complets d&#8217;apprentissage par la pratique, cette formation intensive (offerte en fran&#231;ais) est donn&#233;e &#224; un groupe restreint par des experts &#224; l&#8217;intersection des sciences humaines et de l&#8217;informatique. Pour un meilleur accompagnement et une meilleure appropriation des apprentissages, chaque s&#233;ance sera espac&#233;e de la suivante d&#8217;une semaine et le ratio formateur/&#233;tudiant. e est tr&#232;s &#233;lev&#233; afin de permettre aux participant.es de mieux appliquer les acquis sur leur propre corpus.InscriptionL&#8217;inscription se fera soit par le biais du cours facultaire&#160;FSH8050 &#224; l&#8217;UQAM (&#224; partir du 5 mars), soit, pour ceux et celles ne souhaitant pas avoir l&#8217;accr&#233;ditation du cours, en s&#8217;inscrivant gratuitement &#224; la formation libre par courriel &#224; formation2018ato@gmail.com, et ceavant le 16 mars 2018Dans ce dernier cas, une s&#233;lection des participants.es sera effectu&#233;e suite &#224; une &#233;tude de dossier.Pr&#233;requis&#202;tre inscrit dans un programme de cycle sup&#233;rieur ou en stage postdoctoral &#224; l&#8217;UQAM, dans une autre universit&#233; qu&#233;b&#233;coise (CR&#201;PUQ) ou dans une autre province;Cours de base en statistiques descriptives (moyennes, &#233;cart-type, pourcentages, etc.);Comp&#233;tences informatiques de base (logiciels bureautiques, gestion de fichiers, etc.);Maitrise de l&#8217;anglais (lecture);Int&#233;r&#234;t pour l&#8217;apprentissage de la programmation informatique;Une base en analyse qualitative est un atout;Disposer d&#8217;un corpus pour l&#8217;analyse est un atout.Comit&#233;s scientifique&#201;lias RIZKALLAH &#8212; Professeur de sociologie (Centre ATO) &#224; l&#8217;UQAMJean-Guy MEUNIER &#8212; Professeur retrait&#233; de philosophie (LANCI) &#224; l&#8217;UQAMJean-Fran&#231;ois CHARTIER &#8212; Postdoctorant &#224; l&#8217;Universit&#233; de Montr&#233;al (EBSI)Dominic FOREST, Professeur Universit&#233; de Montr&#233;al (EBSI)Ludovic LEBART &#8212; Directeur de recherche au CNRS (CNRS, France)ContactPour plus d&#8217;informations, nous vous invitons &#224; vous r&#233;f&#233;rer &#224; la page web de la formation ou bien &#224; contacter formation2018ato@gmail.comProgrammeJour&#160;14 mai 2018 : Introduction &#224; l&#8217;ATO et &#224; la fouille de texteHumanit&#233;s num&#233;riques et mod&#233;lisation scientifique &#8211; Jean-Guy Meunier (UQAM)Applications professionnelles de l&#8217;analyse de textes par ordinateur &#224; l&#8217;&#232;re des donn&#233;es massives &#8211; Dominic Forest (Universit&#233; de Montr&#233;al)Panoplie des analyses en ATO &#8211; Ludovic Lebart (UQAM)Pr&#233;sentation du mat&#233;riel p&#233;dagogique (corpus, bibliographie, plateformes, etc.)Pr&#233;sentation par les participants des corpus personnelsJour&#160;211 mai 2018 : Pr&#233;traitement des corpusPr&#233;parer, d&#233;crire et annoter un corpus &#224; des fins d&#8217;analyse.Pr&#233;traitement et analyse univari&#233;eOp&#233;rations d&#8217;annotation manuelle et semi-automatiqueJour&#160;318 mai 2018 : Analyse de cooccurrencesPr&#233;sentation de l&#8217;hypoth&#232;se distributionnellePr&#233;sentation de diverses matrices textuellesExercices de manipulation des matrices textuellesJour&#160;425 mai 2018 : Regroupement automatique (clustering)Analyse de sp&#233;cificit&#233;/caract&#233;risationLes coefficients de pond&#233;rationLe filtrage des dimensionsPr&#233;sentation de divers classifieursExercices de classificationJour&#160;51er juin 2018 : Analyse &#171;&#160;th&#233;matique&#160;&#187; automatis&#233;ePr&#233;sentation de diverses m&#233;thodes d&#8217;analyse (SVD, PCA, CA, LDA)Pr&#233;sentation du topic modelingExercices d&#8217;analyse &#224; l&#8217;aide des m&#233;thodes pr&#233;sent&#233;esJour&#160;68 juin 2018 : Mentorat et consolidationJour&#160;715 juin 2018 : Apprentissage machine appliqu&#233;e au texteApproximation de fonction et exemplaires de la fonctionS&#233;lection des traits (features)Pr&#233;sentation de diverses m&#233;thodes d&#8217;apprentissage machineJour&#160;822 juin 2018 : Croisements entre les diff&#233;rentes unit&#233;s d&#8217;analyses et m&#233;thodes d&#8217;analyseCroisements entre les unit&#233;s textuelles et les annotationsCroisements entre les analyses supervis&#233;es et non supervis&#233;esIllustration des r&#233;sultats