Supervisory authorities
Our partners
Search
Home > Personal Pages > Damon Mayaffre
Damon Mayaffre
CR HDR - CNRS
CV
Je suis chercheur au CNRS, section 34, depuis 2000 et habilité à diriger les recherches depuis 2010.
Mon champ de recherche couvre le discours politique et les méthodes de traitement des corpus numériques (logométrie, ADT, deep learning).
Mes publications (5 ouvrages, 80 articles) ont été déposées sur HAL et sont pour l’essentiel consultables en open access (liste exhaustive dans le fichier joint).
mayaffre_bibliographie_2024_06_01.pdf - 329.5 KiB |
Site personnel
Latest publications
pour l'idHal "damon-mayaffre" :
-
- titre
- L'intelligence artificielle des textes. Présentation
- auteur
- Damon Mayaffre, Laurent Vanni
- article
- L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation, 15, Honoré Champion, pp.9-14, 2021, Lettres numériques, 978-2-7453-5640-6
- annee_publi
- 2021
- resume
- Les arts et les sciences du texte peuvent-ils tirer parti de la puissance nouvelle des machines ? Que peuvent nous apprendre les algorithmes de deep learning sur une œuvre, un auteur, un genre, une époque ? L’Intelligence artificielle peut-elle offrir à l’analyste des parcours de lecture inédits et faire émerger de nouveaux observables textuels comme autant de passages pertinents à interpréter ? En retour enfin, l’expertise linguistique du texte permet-elle d’éclairer le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels ? C’est à ces questions ambitieuses que les auteurs de cet ouvrage, linguistiques et informaticiens proposent des réponses.
- typdoc
- Book sections
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Macron ou le mystère du verbe
- auteur
- Damon Mayaffre
- article
- L'Aube, 342 p., 2021, Monde en cours, Jean Viard, 9782815937467
- annee_publi
- 2021
- resume
- Le mystère Macron est un mystère du verbe. Ce n’est pas la politique de Macron en elle-même qui intrigue puisqu’elle est relativement convenue dans l’espace européen au début du XXIème siècle, mais ses mots et son discours. Le postulat de cet ouvrage est que la compréhension du macronisme passe par l’étude critique du corpus des textes du candidat en 2016-2017 et du président depuis qu’il est à l’Elysée. 1000 discours ont été rassemblés de de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande pour servir de comparaison, et les 100 plus grands discours de Macron ont été ajoutés : ses vœux aux Français, ses discours devant le Congrès, ses interviews télévisées, ses tribunes dans la presse, ses discours de meeting ou ses allocutions solennelles. Et l’Intelligence artificielle et la logométrie ont appris les tournures et les mots favoris, les propositions originales ou celles au contraire reprises, les emprunts sinon les plagiats, les références revendiquées ou les idéologies cachées, les richesses rhétoriques et les tics de langages, afin de baliser les parcours de lecture de l’analyste. De quels discours Macron s’inspire-t-il le plus ? Ceux de De Gaulle ou ceux de Hollande ? Ceux de Pompidou ou ceux de Sarkozy ? Quelles sont les thématiques favorites de Macron et ses propositions phares ? L’égalité entre les hommes et les femmes, le « travailler plus », l’écologie, la crise sanitaire évidemment, les politiques territoriales ? Quelles sont les vertus et les vices d’un discours parfois performant et performatif, parfois incantatoire ? Et d’abord, Macron tient-il un discours de droite ou un discours de gauche ? Jacobin ou girondin ? Classique ou moderne ? Saint-simonien ou ricœurien ? L’ouvrage se termine par un clin d’œil et une prouesse méthodologique : la génération automatique du discours que le président prononcera fin 2021 ou début 2022 pour annoncer sa candidature à un second mandat à l’Elysée. Dans cet ouvrage, les algorithmes IA ont appris à parler le Macron, sa grammaire, son lexique, sa syntaxe. Dès lors, leur serait-il possible de produire un avatar de discours ou discours numérique pastiche, en tout point ressemblant, pour permettre au président de se faire réélire ?
- typdoc
- Books
- Accès au bibtex
-
- titre
- L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation
- auteur
- Damon Mayaffre, Laurent Vanni
- article
- Damon Mayaffre; Laurent Vanni. Honoré Champion, 265 p., 2021, Lettres numériques, 9782745356406
- annee_publi
- 2021
- resume
- Les arts et les sciences du texte peuvent-ils tirer parti de la puissance nouvelle des machines ? Que peuvent nous apprendre les algorithmes de deep learning sur une œuvre, un auteur, un genre, une époque ? L’Intelligence artificielle peut-elle offrir à l’analyste des parcours de lecture inédits et faire émerger de nouveaux observables textuels comme autant de passages pertinents à interpréter ? En retour enfin, l’expertise linguistique du texte permet-elle d’éclairer le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels ? C’est à ces questions ambitieuses que les auteurs de cet ouvrage, linguistiques et informaticiens proposent des réponses.
- typdoc
- Books
- Accès au bibtex
-
-
- titre
- From text saliency to linguistic objects: learning linguistic interpretable markers with a multi-channels convolutional architecture
- auteur
- Laurent Vanni, Marco Corneli, Damon Mayaffre, Frédéric Precioso
- article
- 2021
- annee_publi
- 2021
- resume
- A lot of effort is currently made to provide methods to analyze and understand deep neural network impressive performances for tasks such as image or text classification. These methods are mainly based on visualizing the important input features taken into account by the network to build a decision. However these techniques, let us cite LIME, SHAP, Grad-CAM, or TDS, require extra effort to interpret the visualization with respect to expert knowledge. In this paper, we propose a novel approach to inspect the hidden layers of a fitted CNN in order to extract interpretable linguistic objects from texts exploiting classification process. In particular, we detail a weighted extension of the Text Deconvolution Saliency (wTDS) measure which can be used to highlight the relevant features used by the CNN to perform the classification task. We empirically demonstrate the efficiency of our approach on corpora from two different languages: English and French. On all datasets, wTDS automatically encodes complex linguistic objects based on co-occurrences and possibly on grammatical and syntax analysis.
- typdoc
- Preprints, Working Papers, ...
- Accès au texte intégral et bibtex
-
-
- titre
- Les proclamations électorales des députés méditerranéens de 1881 à 2002 : diachronie politique et diatopie
- auteur
- Magali Guaresi, Damon Mayaffre, Laurent Vanni
- article
- Jean-Paul Pellegrinetti. Pour une histoire politique de la France méditerranéenne, PUR, pp.231-274, 2021, 9782753581661
- annee_publi
- 2021
- resume
- Cette contribution entend traiter la parole politique méditerranéenne en France sur le temps long : 1881-2002. Le corpus étudié rassemble toutes les professions de foi de tous les députés français du pourtour méditerranéen sur plus d'un siècle. Systématiquement traquées, scannées et océrisées dans le Barodet depuis la naissance de la III e République, les professions de foi, premier et deuxième tour, que nous avons rassemblées couvrent 28 législatures de 1881 à 2002, et 12 départements de l'arc méditerranéen des Pyrénées-Orientales à la Corse, de la Lozère aux Bouches-du-Rhône ; elles s'élèvent au nombre de 1523 et représentent 1 613 042 mots. Deux arguments centraux seulement seront discutés dans ce chapitre : la diachronie, ry la diatopie. (1) C’est d’abord le temps, les rythmes, la chronologie du corpus qui seront mis à l’épreuve. Si les trois Républiques semblent devoir scander naturellement l’organisation du corpus, avec un fort soupçon que le régime institutionnel informe les discours, nous établirons une chronologie endogène aux professions de foi étudiées en comparant les 28 législatures. Ce sera alors la dialectique entre permanence et changement, rupture et continuité qui sera travaillée sur un temps politique long de 121 ans. (2) C’est ensuite l’espace, la (dis)continuité territoriale, la géographie qui seront pris en compte. De manière synchronique et sur une longue durée (les trois Républiques), les 12 départements méditerranéens sélectionnés seront comparés. C’est l’identité du discours méditerranéen - unité ou pluralité ? - qui sera alors discutée. Les zones de clivages - littoral/pays intérieur ; est/ouest de part et d’autre du Rhône ; départements urbains/départements ruraux, etc. - seront décrites dans leurs expressions discursives
- typdoc
- Book sections
- Accès au texte intégral et bibtex
-
-
- titre
- Du texte à l'intertexte. Le palimpseste Macron au révélateur de l'Intelligence artificielle
- auteur
- Damon Mayaffre, Camille Bouzereau, Magali Guaresi, Frédéric Precioso, Laurent Vanni
- article
- CMLF 2020 - 7ème Congrès mondiale de linguistique française, Jul 2020, Montpellier / Online, France
- annee_publi
- 2020
- resume
- L'intertexte est la condition de l'interprétation de tout texte. Cependant, sa matérialisation, son explicitation, son implémentation ont toujours paru difficile pour la linguistique textuelle. Cette contribution propose une matérialisation de l'intertexte au sein de corpus réflexifs numériques, et convoque de manière originale l'intelligence artificielle (deep learning, modèle convolutionnel) et la logométrie pour explorer de manière systématique l'intertexte ainsi matérialisé. Pour cette étude, nous postulons que le corpus élyséen depuis 1958 constitue l'intertexte des discours d'Emmanuel Macron, dans lequel le président puise de manière consciente ou inavouée pour construire ses discours. A titre d'exemple, nous mettons ainsi au jour automatiquement les empreintes grammaticales de Giscard dans le discours de Macron, et les emprunts lexicaux que le nouveau président concède à de Gaulle.
- typdoc
- Conference papers
- Accès au texte intégral et bibtex
-
-
- titre
- Objectiver l'intertexte ? Emmanuel Macron, deep learning et statistique textuelle
- auteur
- Damon Mayaffre, Laurent Vanni
- article
- JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France
- annee_publi
- 2020
- resume
- The present paper suggests that intertextuality can be brought out objectively by resorting to specific methodological tools. The case in point is political intertextuality in the speeches of the French president Emmanuel Macron. Deep learning (convolutional model) is first used to "learn" (satisfactory accuracy rate of 92.3%) the French presidential speeches since 1958: the speeches of De Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy and Hollande are then considered as the potential intertext of Macron's own speeches. Next, Macron's texts-hitherto unknown to the machine-are included in the model and the machine is instructed to assign Macron's quotations to one of his predecessors based on their linguistic content. Finally, the algorithm extracts and describes Macron's quotations and linguistic units (wTDS, lexical specificities, co-occurrences, morpho-syntactic labels) as they were interpreted by the machine in comparison to those of De Gaulle or Sarkozy, of Mitterrand or Holland. Macron's discourse is permeated with, sometimes explicitly but more often than not implicitly, by the discourse of former French presidents-a phenomenon that we shall refer to as "intertextuality"-and it turns out that Artificial Intelligence and textual statistics are able to identify such phenomena of borrowing, imitation and even plagiarism.
- typdoc
- Conference papers
- Accès au texte intégral et bibtex
-
-
- titre
- Hyperdeep : deep learning descriptif pour l'analyse de données textuelles
- auteur
- Laurent Vanni, Marco Corneli, Dominique Longrée, Damon Mayaffre, Frédéric Precioso
- article
- JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France
- annee_publi
- 2020
- resume
- Since few years, some tools that are helping us to interpret results of deep learning have appeared (LIME, LSTMVIS, TDS). In this paper, we propose to go further by searching hidden information encoded in intermediate layers of deep learning thanks to a new tool. Hyperdeep allows, on the one hand, to predict the belonging of a text and to appreciate its borrowings from different styles or authors and, on the other hand, it allows to analyze, by deconvolution, the spatial and static patterns of the text in order to bring up the linguistic markers learned by the network. This new type of linguistic objects is gathered and highlighted in a graphical tool combining visualizations and hypertext. This tool is fully integrated in the Hyperbase Web platform, which offers the adequate environment and a natural starting point for any study mixing deep learning and text mining. Abstract 2 (in French) Depuis peu, les outils d'aide à l'interprétation des résultats du deep learning font leur apparition (LIME, LSTMVIS, TDS). Dans cette communication nous proposons d'aller plus loin en allant chercher l'information cachée au plus profond des couches intermédiaires du deep learning grâce à un nouvel outil. Hyperdeep permet d'une part de prédire l'appartenance d'un texte et d'en apprécier les emprunts à différents styles ou auteurs et d'autre part, par déconvolution, d'analyser les motifs spatiaux et statiques du texte afin d'en faire remonter les marqueurs linguistiques appris par le réseau. Cette information d'un genre nouveau est rassemblée et mise en valeur dans un nouvel outil mêlant visualisations graphiques et texte dynamique. Son utilisation est accompagnée d'une intégration complète dans la plateforme Hyperbase Web qui propose l'environnement adéquate et un point de départ naturel pour toute étude mêlant deep learning et statistiques du texte.
- typdoc
- Conference papers
- Accès au texte intégral et bibtex
-
-
- titre
- These words that Macron borrows from Sarkozy. Discourse and Artificial Intelligence
- auteur
- Damon Mayaffre, Magali Guaresi, Laurent Vanni
- article
- Corpus, 2020, 21
- annee_publi
- 2020
- resume
- La logométrie et l’Intelligence artificielle (deep learning) appliquées aux textes politiques permettent de repérer dans le discours d’Emmanuel Macron les emprunts linguistiques qu’il contracte auprès de ses prédécesseurs à l’Elysée (de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande). Les emprunts les plus importants, lexicaux autour de la valeur travail et énonciatifs autour de l’exhibition du « je » et du « je veux », concernent statistiquement Nicolas Sarkozy.
- typdoc
- Journal articles
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Text Analytics
- auteur
- Iezzi Domenica Fioredistella, Damon Mayaffre, Misuraca Michelangelo
- article
- Springer, 2020, 978-3-030-52679-5
- annee_publi
- 2020
- typdoc
- Books
- Accès au bibtex
-