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Audrey Baneyx

Je m'intéresse aux questions liées à la construction du genre dans l'espace numérique et à la circulation des savoirs au prisme des méthodes numériques.

Ingénieure de recherche

  • Mail: audrey.baneyx●sciencespo.fr

Mes recherches se situent au confluent de l’intelligence artificielle, en particulier de la modélisation des connaissances, et du traitement automatique de la langue. Après avoir travaillé plusieurs années spécifiquement sur l’analyse textuelle et la représentation des connaissances en médecine, notamment à l'Inserm et au CNRS, j’ai depuis réinvestis mes compétences méthodologiques et techniques pour travailler sur des questions de recherche plus proches des SHS au sein du médialab de Sciences Po.

Au médialab, j'interviens comme responsable de projets de recherche, ingénieure en méthodes et outils pour le traitement de données et enseignante en méthodes numériques.

Mes activités de recherche se déclinent en trois axes :

1. Apporter des pistes pour résoudre le problème de l’hétérogénéité des données numériques afin d’améliorer notre compréhension des communautés de savoirs. Les recherches menées concernent la construction de réseaux épistémiques centrés sur la façon dont ces communautés se forment, comment elles évoluent, interagissent et, plus largement, aux types de processus de collaboration qui les animent. L’enjeu est double : d’une part, caractériser l’émergence et l’enchevêtrement de ces communautés à différents niveaux de granularité et, d’autre part, montrer les objets des collaborations entre individus au sein de ces communautés.
Je copilote le groupe de recherche "Genre et espaces numériques", porté par le Centre Internet et Société du CNRS, dans lequel je m'intéresse à cartographier les espaces numériques dans lesquels il est question de la construction de genre, en dehors de la dichotomie femme-homme.

2. Rendre compte de la complexité de la production scientifique au sens large, de ses mécanismes et fonctionnements (Scholarscape, Sciencescape). A l’heure des classements internationaux des universités, les enjeux sont de taille pour un domaine tel que les SHS qui doit être en mesure de rendre compte de ses activités à des fins d’évaluation alors même que la plupart des disciplines qui le compose sont bien mal représentées dans les grandes bases de données bibliométriques normalisées (Scopus, Web of Science par exemple).

3. Développer des outils de traitement automatique du langage adaptés aux recherches en SHS permettant d’aller de la constitution d’un corpus textuel numérique (ANTA v2) à la modélisation des connaissances qu’il contient.