Automatiser l'interprétation ? Établir la validité des LLM en sciences sociales

Présentation

L’usage des grands modèles de langage (LLM) se répand dans le monde scientifique, notamment en sciences sociales, où ils permettent d’automatiser des tâches d’interprétation de textes autrefois confiées à des chercheurs ou à des assistants de recherche. Mais comment établir la validité scientifique de résultats produits par des modèles probabilistes, dont les réponses peuvent varier et qui produisent parfois des inférences injustifiées ? À partir d’une expérience de recherche consacrée à l’analyse semi-automatisée d’événements protestataires, cette présentation propose des méthodes concrètes pour contrôler la qualité des données produites à l’aide des LLM. Elle ouvre également une réflexion plus large sur les objectifs que l’on poursuit en les utilisant : cherche-t-on à éliminer l’incertitude dans l’interprétation, ou à la reconnaître et à en rendre compte de manière transparente ?

L'intervenant

Guillaume Sauvé est politologue, chercheur et chargé de cours en science politique à l’Université du Québec à Montréal, et chargé de cours en études internationales à l’Université de Montréal. Depuis septembre 2026, il est en résidence pour dix mois à l’IEA de Paris dans le cadre du programme FIAS (French Institutes for Advanced Study), cofinancé par le programme-cadre Horizon Europe de l’Union européenne – action Marie Skłodowska-Curie (GA-101217263).

Cette conférence s’inscrit dans le cadre des Midis BIN-PHuN, organisés par le Centre interuniversitaire de recherche sur la science et la technologie (CIRST), une plateforme interuniversitaire québécoise consacrée aux méthodes numériques et computationnelles en sciences sociales.

Modalités pratiques

25 novembre 2026, 12h30–13h30 (heure du Québec), soit 18h30–19h30 (heure de Paris)
En ligne, ouvert au public, sur Zoom via le lien suivant : https://uqam.zoom.us/j/84878689005#success