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MetAt - Journal de bord du 14 octobre 2025

Partager nos savoir-faire et pratiques méthodologiques.

Rendez-vous, Atelier

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Salle K.011, 1 place Saint Thomas d'Aquin 75007 Paris

NOTA BENE



Qu’est-ce que le METAT ?

Le METAT est un atelier d’accompagnement aux méthodes de recherche : chaque mois, un créneau de trois heures pour vous aider à résoudre les difficultés d’ordre méthodologique que vous rencontrez dans le cadre d’un projet scientifique.

À qui s’adresse le METAT ?

Le METAT s’adresse à toute personne souhaitant être accompagné ponctuellement pour l’utilisation d’un outil ou d’une méthode de recherche. Tous les profils sont les bienvenus : étudiant-e-s, doctorant-e-s, chercheur-e-s, métiers de l’ingénierie de recherche ou autre, internes et externes à Sciences Po, sans restriction de statut ou d’affiliation.

Comment s’inscrire ?

L’inscription est obligatoire via le formulaire disponible sur la page du METAT

Séance du 14/10/2025

Lieu : Sciences Po, 1 place Saint Thomas d'Aquin, 75007 Paris.

Nombre de participant·e·s : 6

Encadrant·e·s : Béatrice Mazoyer, Benjamin Ooghe-Tabanou, Maxime Crépel, Evan Chevalerias, Mahendra Paipuri, Blazej Palat, Guillaume Plique, Guillaume Levrier, Marine Chuberre

Téléchargement de rapports PDF et extraction de texte

Accompagnement d’un·e doctorant·e en sociologie pour collecter des documents sur une plateforme de normalisation européenne des agences CEN et CENELEC : téléchargement de tous les documents au format PDF, extraction de texte brut de tous les fichiers PDF et explorations lexicométriques avec les outils minet et xan.

Accompagnement méthodologique pour l’organisation de focus groupes

Accompagnement d’un·e étudiant·e en master qui prépare un terrain pour son mémoire de master de sociologie, en étudiant les parcours dans la ville des migrants d’origine guinéenne déboutés du droit d’asile à Grenoble. Il/Elle est en lien avec une association locale qui les aide, et déploie une méthodologie qui repose sur plusieurs axes: des entretiens classiques, des entretiens dans le cadre d’une déambulation dans la ville, et 3 focus group de deux heures (8-15 personnes). Son objet de recherche est d’interroger le statut de ces populations à partir de leur expérience dans l’espace public et semi public de cette ville (principalement centre-ville). Nous l’avons aidée à prendre confiance en lui/elle en lui demandant de nous raconter ses idées et son dispositif. Un·e accompagnant·e lui a fait découvrir les outils disponibles sur la plateforme CommunAgir (Québec) pour l’animation d’ateliers photolanguages. Nous lui avons aussi donné quelques idées pour récolter des données, par exemple l’usage d’une carte de transports publics et le fait d’utiliser WooClap pour permettre à chacun.e de donner leurs sentiments sur des endroits de la ville (repérés par des photos qu’il/elle aura prises auparavant).

Accompagnement méthodologique pour l’analyse du chatbot d’une municipalité

Accompagnement d’un·e doctorant·e qui étudie le chatbot d’une municipalité italienne, la question de recherche est scindée en deux axes : d’une part l’étude de l’algorithme qui transforme la question en langage naturel de l’usager en orientation vers une entrée d’arbre décisionnel, et d’autre part la valeur informationnelle de l’arbre décisionnel vis-à-vis de la question posée. L’algorithme n’est pas disponible mais le/la doctorant·e dispose d’un fichier dump de logs des trajectoires de sessions utilisateur de ce chatbot. Il est donc possible de cataloguer les différentes trajectoires des utilisateur·ices, et donc de les classer par nombre d’usages. Une fois que ce classement est réalisé, il devient possible de voir la façon dont ces trajectoires les plus parcourues répondent ou pas aux questions qui sont posées. Ce jugement peut s’articuler sur deux points: 1. Est-ce que l’arbre décisionnel choisi par l’algo est le bon (ou est-ce qu’il y en aurait un meilleur et l’inférence par mots-clefs est mauvaise, ou est-ce qu’il faudrait en créer un nouveau) ? 2. Est-ce que l’arbre décisionnel, si c’est le meilleur, est suffisamment riche en information / contient la bonne information?

Scraping de différents sites pour vérifier la présence ou non d’individus dans leurs bases

Accompagnement d’un·e étudiant·e en master pour récolter des données : il/elle dispose d’une base de personnalités publiques en fichier tableur et souhaite interroger différents sites (archives Assemblée nationale, Alumni HEC, etc) pour vérifier leur présence ou non dans cette base. Nous avons écrit des exemples de fonctions en python (dans un Google Colab) permettant de faire ce type de requêtes pour les cas de l’AN et d’HEC.

Utilisation de BERTopic sur des données issues de LinkedIn

Accompagnement d’un·e doctorant·e pour adapter le code de BERTopic au cas d’usage, concaténation de plusieurs fichiers csv et discussion sur les modèles d’embedding ; utilisation de jupyter notebook pour créer une visualisation interactive des clusters.