Mathieu Jacomy
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Mathieu Jacomy est docteur en techno-anthropologie et maître de conférences à l'université d'Aalborg. Il a été ingénieur de recherche au Médialab de Sciences Po à Paris. Il a co-créé Gephi, un outil populaire de visualisation de réseaux. Il développe des instruments informatiques pour les sciences sociales et humaines. Ses recherches actuelles portent sur l'analyse visuelle des réseaux et la visualisation irréductible, la visualisation assistée par l'IA, la cartographie numérique des controverses, l'anthropologie de l'IA générative et l'informatique.
Mathieu Jacomy rejoint l'IEA de Paris en février 2026 pour un mois dans le cadre du programme "Distinguished Fellowship" développé en collaboration avecPostGenAI@Paris porté par Sorbonne Université. Implanté au cœur de Paris, ce consortium interdisciplinaire et intersectoriel vise à faire émerger une IA éthique, inclusive et souveraine, pleinement ancrée dans les grands enjeux de notre temps.
L'IEA de Paris accueille des chercheurs internationaux afin de les accompagner dans leurs recherches sur l’intelligence artificielle, ses conséquences sur nos sociétés et les perspectives qu’elle offre pour le futur.
Sujets de recherche
Analyse visuelle des réseaux ; visualisation assistée par l'IA ; cartographie numérique des controverses ; anthropologie de l'IA générative.
Visualisation pour la sociologie augmentée par l'IA
Ce projet vise à développer des méthodes de recherche qualitative augmentées par l'IA capables d'analyser en temps réel des phénomènes sociaux à grande échelle tout en conservant une profondeur interprétative. L'accent est mis sur la cartographie « observatoire » des controverses, qui consiste à suivre en continu l'évolution des controverses sociotechniques à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM) et de techniques de visualisation avancées.
La collaboration avec l'Institut d'Études Avancées Paris et le cluster PostGenAI permettra de créer des outils pour les sciences sociales computationnelles, en particulier des « systèmes atlas » qui visualisent de grands ensembles de données non structurées à l'aide de modèles d'intégration et de LLM. Les principaux défis consistent à adapter les LLM à la recherche sociale rigoureuse, à gérer les limites de l'IA telles que les hallucinations et à développer des compétences spécialisées en matière de prompting pour l'analyse sociologique.
Les résultats attendus comprennent : un logiciel de visualisation open source pour les grands ensembles de données intégrés avec des dimensions temporelles ; un système de référence avec des ensembles de données synthétiques pour la cartographie des controverses ; des procédures d'évaluation pour les besoins de la recherche interprétative ; et des principes théoriques pour la grande analyse qualitative. Le système de référence permettra de vérifier si les clusters visuels reflètent les styles discursifs par opposition aux arguments, et comment les spectres continus d'opinions sont représentés visuellement.
Cela permet de remédier au goulot d'étranglement que constituent les méthodes qualitatives traditionnelles, qui produisent des informations trop tardivement pour avoir un impact sur des paysages sociotechniques en rapide évolution, et favorise l'engagement démocratique dans les controverses émergentes lorsque la contribution du public est la plus nécessaire.
Publications clés
Jacomy, Mathieu, and Erik Borra. “Measuring LLM Self-Consistency: Unknown Unknowns in Knowing Machines.” Sociologica 18 (2): 2, 2024.
Doi: https://doi.org/10.6092/issn.1971-8853/19488.
Jacomy, Mathieu, Tommaso Venturini, Sebastien Heymann, and Mathieu Bastian. “ForceAtlas2, a Continuous Graph Layout Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software.” PLoS ONE 9 (6): 1–18, 2014.
Doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098679.
Bastian, Mathieu, Sebastien Heymann, and Mathieu Jacomy. “Gephi : An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks.” Third International ICWSM Conference, 361–62, 2009.
Doi: http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/viewFile/154/1009/.
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