Colloque

Apprentissages machines (IA) et analyse qualitative :attraits et précautions pour les annotations

Élias Rizkallah

ÉR

Membre a labase

Élias Rizkallah : UQAM - Université du Québec à Montréal

Résumé de la communication

Après avoir situé historiquement l'apprentissage machine dans la recherche en sciences socio-humaines, nous survolerons les différents les types d'apprentissages machines (supervisé, non-supervisé, de renforcement). S'agissant de techniques quantitatives, notre quête est celle de possibles ponts avec la recherche qualitative surtout sur le plan de l'analyse (contenu, thématique, discours), où persiste encore une relation incertaine à l'égard de l'usage de la quantification ou de la structuration des données dites qualitatives. Malgré de bonnes synthèses sur à ce sujet (Ryan et Bernard 2000), la naissance et la croissance des méthode mixtes (Creswell, Onwuegbuzie, etc.), il n'en reste pas moins que le statut épistémologique et ontologique de cet usage est problématique (Baškarada et Koronios 2018). Les possibilités de la résolution de ce problème seront discuter pour l'annotation ou le code apparié à référent (texte, image, son ou vidéo). En effet, comme cet acte d'annoter en reste un herméneutique, contrairement au matériel brut lui-même (texte, image ou son), comment justifier la structuration sur un acte de production de sens par l'analyste et non sur le discours lui-même?
Ensuite, nous illustrerons quelques usages des différents types d'apprentissages machines pour assister l'analyste dans son travail comme le codage, les représentations graphiques, l’enrichissement des interprétations. Enfin, nous traiterons des précautions à avoir lors de ces usages.

Résumé du colloque

Les sciences sociales et humaines sont un monde riche et diversifié de pratiques dans lequel de nombreux débats questionnent notre rapport aux techniques de la recherche. Que ce soit concernant les débats relatifs aux questions sur l’objectivité en recherche, sur la scientificité des disciplines dites plus pures ou plus molles, sur la reconduction du dualisme opposant les méthodes quantitatives aux méthodes qualitatives ou encore sur les débats opposant herméneutes et méthodologues, les enjeux méthodologiques et épistémologiques qui traversent les sciences humaines et sociales demeurent des réflexions incontournables dans la formation des futur·e·s chercheur·se·s, et ce, peu importe la discipline. Dans ce contexte, trois enseignant·e·s du programme de Techniques de recherche et de gestion de données du Collège de Rosemont proposent d’aborder ces enjeux par l’entremise d’une approche positive visant la valorisation de la diversité des pratiques en recherche afin de se détacher de ces oppositions, tout en réfléchissant à la manière de replacer les objets d’étude au centre de nos intérêts de recherche afin de valoriser les techniques de recherche en tant que coffre à outils et non comme un camp où se positionner. Pour l’exercice, nous souhaitons convier des personnes (chercheur·se·s et étudiant·e·s) à venir présenter des projets de recherche qui valorisent des cadres méthodologiques originaux, innovants, mixtes, hybrides (sur le plan tant des méthodes que des disciplines) dans le but de promouvoir les techniques de recherche sociale en tant que pratiques favorisant la créativité et l’innovation sociale. Cette journée d’échanges propose de mettre de l’avant l’audace méthodologique et la rigueur de la méthode, où la méthodologie de recherche est conçue comme permettant de rendre compte des phénomènes sociaux de manière rigoureuse tout en laissant un espace à la pensée critique.