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MetAt - Journal de bord du 7 juillet 2026

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 07/07/2026

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

Nombre de participant·e·s : 4

Encadrant·e·s :  Béatrice Mazoyer, Maxime Crépel, Guillaume Plique, Benjamin Ooghe-Tabanou, Marine Chuberre, Guillaume Levrier, Lydia Passet

Recherche d’un cas pratique pour tester un modèle de NLP 

Accompagnement d’un·e masterant·e qui a réalisé un modèle de NLP dans le cadre de son stage pour son mémoire de recherche. Il/Elle souhaite trouver une application pour tester son modèle sur des données parlementaires, principalement des exposés sommaires d’amendements. Nous avons évoqué quelques idées d’exemples de débats parlementaires sur lesquels les positionnements des parlementaires pourraient être répartis sur un large spectre, pour tester son modèle. Les idées partagées ont enrichies le projet, des cas d’application seront explorés par le participant.

Revue de littérature sur le sujet santé post-croissance 

Accompagnement d’un·e collaborateur·ice de recherche dans sa réflexion méthodologique pour la préparation d’un projet visant à montrer l’absence de relation entre santé et le concept de post croissance. 

Une démonstration de ce que l’on peut faire avec du TAL et l’outil Cortext a été réalisée. Il est impossible d’utiliser ces méthodes avec le peu de données extraites (une trentaine d’articles de presse). Quelques solutions ont été proposées pour extraire davantage de données issues d’articles scientifiques ou de la presse. Il a ensuite été proposé de passer vers une méthode réflexive basée sur des entretiens qualitatifs avec le support du contenu des articles. Pendant la discussion, il a été évoqué un besoin de déconstruire les propriétés et sous thèmes de la santé et du concept de post croissance pour tenter d’élargir le corpus et la délimitation de sous concepts à traiter. Par exemple, prendre des revues spécialisées en économie et faire une recherche des termes en santé, ainsi que dans les revues spécialisées santé malgré l’absence de concept. 

Le passage par des méthodes qualitatives et une analyse des revues spécialistes du champ permettrait de montrer que la question de la santé n’est pas prise en charge comme telle / pour telle.

Stratégie de collecte de données 

Accompagnement d’un·e doctorant·e dans la définition d’une stratégie de collecte de données dans le cadre d’une thèse sur la question de l’ingérence dans les élections présidentielles Gabonaises de 2025.

Les accompagnant·es ont présenté la Meta Content Library, les outils Zeechuimer et Taguette, ainsi que des méthodes d'enregistrement de contenus web pour archivage (sauvegarde des pages HTML, des vidéos etc.). Une discussion méthodologique et stratégique s’en est suivie concernant la thèse, les méthodes qualitatives, la conduite d’un terrain sur le web, etc.

Le/la participant·e reviendra à une prochaine séance du MetAt pour explorer les méthodologies d’analyse quantitatives une fois le données collectées, le cas échéant.

Accompagnement à l’usage de Hyphe 

Accompagnement d’un·e post-doctorant·e qui souhaite réaliser une cartographie des sites web des services d’appui à la pédagogie des universités françaises à l’aide de Hyphe. Il/Elle a déjà expérimenté avec la démo de Hyphe mais souhaitait mieux comprendre les terminologies et bonnes pratiques.

Nous avons exploré les différentes fonctionnalités de Hyphe de fond en comble et précisé les différents points méthodologiques et pratiques en regard des besoins pour cette recherche. Nous avons par ailleurs exploré les possibilités d’installer Hyphe sur son ordinateur afin de pouvoir travailler sur un corpus pérenne avec une profondeur plus élevée, mais nous sommes retrouvés bloqués par l’architecture ARM de son ordinateur, laquelle n’est pas à ce jour supportée par les images Docker de Hyphe.