Méthodes statistiques d'analyse des textes

Le cours Méthodes statistiques d'analyse des textes propose une initiation aux méthodes d’exploration quantitative des corpus textuels. Il introduit les principes de base de la textométrie et de l’analyse statistique appliquée aux données textuelles.Le cours présente les modèles statistiques essentiels pour décrire quantitativement des corpus textuels, notamment les analyses factorielles, les mesures d’association et de spécificité.

Les étudiants se familiariseront d’abord avec les principales unités d’observation linguistique, telles que les formes, les lemmes et les catégories morphosyntaxiques (POS) avant d’aborder des objets plus complexes comme les motifs textuels et des approches de sémantique distributionnelle.

Une part importante est consacrée à la prise en main de logiciels afin de développer une autonomie dans l’analyse de corpus.

• Acquérir les bases de l’analyse statistique des données textuelles et de la textométrie appliquée aux corpus
• Savoir identifier et exploiter différents observables linguistiques (formes, lemmes, catégories morphosyntaxiques, motifs, cooccurrents) pour décrire des phénomènes langagiers
• Maîtriser les principales méthodes statistiques d’exploration de corpus (analyses factorielles, spécificités, mesures d’association) et utiliser des logiciels spécialisés comme TXM, Iramuteq ou MotifWorkBench afin de conduire une analyse autonome de données textuelles

M3C en deux sessions
• RÉGIME STANDARD session 1: CC 100% Contrôle continu: 2 notes au moins.
• RÉGIME DÉROGATOIRE session 1: CT 100% Contrôle Terminal: 1 note, évaluation Ecrite 1h30.
• REGIME STANDARD Session 2 (dite de 2nd chance): CT 100% Contrôle Terminal: 1 note, évaluation Ecrite 1h30.

Dans le cadre de cet EC, sauf autorisation expressément formulée par l'enseignant.e, l’usage de l’IA pour aider à la réalisation des travaux de contrôle continu soumis à évaluation est interdit. Les étudiant.e.s n’ont pas le droit de faire appel à une IA générative à des fins de documentation, recherche d’idées, construction, rédaction ou édition.

Aucun.

• Connaître les grandes classes d'analyse outillée des données textuelles
• Connaître les modèles statistiques de référence
• Savoir manipuler les logiciels de l'état de l'art

• Poudat, C. & Landragin, F. (2017). Explorer un corpus textuel. Méthodes – pratiques – outils. Louvain-la-Neuve : De Boeck
• Née, É. et al. (2020). Méthodes et outils informatiques pour l’analyse des discours. Rennes : Presses universitaires de Rennes
• Salem, A. & Lebart, L. (1994). Statistique textuelle. Paris : Dunod

Logiciels d'analyse statistique des données textuelles :

• TXM (Heiden et al. 2010)
• Iramuteq (Ratinaud 2008)
• MotifWorkBench (Dumoulin & Premat 2026)
• Aad2vec (Dumoulin 2026)