Réseau sémantique d’une recherche sur les adolescents dans les contributions de l’UNIL

Explorer les savoirs de l’UNIL

CompaSciences UNIL est un moteur de recherche qui permet d’explorer les publications, les projets de recherche, les cours et les interventions médiatiques des membres de l’Université de Lausanne. Cette version repose sur une interface inédite et sur des traitements réalisés en grande partie sur l’infrastructure de l’université.

Démo (bientôt)Preuve de concept (RTS) →

Corpus

CompaSciences UNIL rassemble près de 70 000 contributions de membres de l’UNIL (publications, projets de recherche, cours et interventions médiatiques), issues de quatre sources complémentaires. Chaque contribution est associée à son vocabulaire et à ses métadonnées (personnes, institutions, facultés, langue, genre…).

RTS

Les interventions de membres de l’UNIL à la RTS (Avis d’expert·e·s), transcrites automatiquement à partir de l’audio.

IRIS

Les publications des chercheur·euse·s de l’UNIL recensées dans IRIS, quelle que soit leur langue.

FNS

Parmi les projets financés par le Fonds national suisse, ceux des chercheur·euse·s de l’UNIL toujours en activité, en plusieurs langues.

Cours

Les descriptifs de l’ensemble des cours de l’UNIL. Plus hétérogène, ce corpus comporte davantage de « bruit ».


Sous-corpus et thèmes

Le sélecteur de sous-corpus restreint l’exploration à une partie du corpus. Chaque contribution reçoit un niveau pour chaque thème du Donut et du CCD, et pour chacun des enjeux. Ces niveaux servent à constituer les sous-corpus et à comparer les thèmes dans la Synthèse.

Donut

Les contributions associées aux thèmes de la théorie du Donut, qui articule un plancher social et un plafond environnemental (biophysique).

Classique

La même distinction entre dimensions biophysiques et sociales, selon les thèmes du Centre de compétences en durabilité (CCD) de l’UNIL.

Global

L’ensemble du corpus, ou les contributions associées à l’un des trois enjeux transversaux (durabilité, genre et intelligence artificielle).

 Explorer

Toute exploration part d’une recherche. La barre de recherche interroge le corpus par terme, personne, institution, faculté, corpus, langue et genre des personnes, ainsi que par thème (Donut ou CCD), par enjeu (durabilité, genre, IA) ou par qualité du texte. Les critères se combinent, et la recherche peut être limitée à un sous-corpus ou à une période.

Barre de recherche avec les critères « Changement climatique » et « Biodiversité »

Les résultats se lisent selon trois vues complémentaires.

Cartes

Les cartes présentent les contributions, les personnes ou les institutions les plus pertinentes pour une recherche, avec leurs métadonnées.

Chaque contribution présente ses termes les plus pertinents, un extrait de son texte et ses thèmes. Chaque terme et chaque métadonnée permet d’ajouter un critère à la recherche, ou de la remplacer.

Réseau

Le réseau sémantique présente les termes les plus pertinents d’une recherche et leurs relations. La couleur des termes correspond au nombre de contributions, leur taille à leur pertinence.

Chaque critère ajouté recompose le réseau, comme ici avec « biodiversité » ajouté à « changement climatique ».

Synthèse

La Synthèse présente la répartition des contributions selon leurs métadonnées (période, termes, facultés, thèmes CCD et Donut, enjeux, personnes, institutions, corpus et genres).

Comme le Dashboard de la preuve de concept, elle compare pour chaque métadonnée les contributions observées et les contributions attendues, si la recherche était représentative de l’ensemble du corpus. La méthode est détaillée dans la présentation de la preuve de concept.

Légende de la Synthèse (réel, attendu, surreprésenté et sous-représenté)
Le trait noir marque les contributions observées. La part en orange signale une surreprésentation, la part hachurée une sous-représentation.

Exemple sur l’intelligence artificielle

Synthèse de la recherche « intelligence artificielle » dans l’ensemble du corpus, de 2018 à 2026
Ensemble du corpus (2018-2026). 321 contributions, de 230 personnes et 153 institutions. La distribution temporelle montre une nette surreprésentation depuis 2023. La FBM, la FDCA et HEC sont les trois facultés les plus représentées.

Traitements

Les contributions sont analysées par une chaîne de traitements automatiques, réalisés en grande partie sur l’infrastructure de calcul de l’UNIL (CPU et GPU). Les étapes les plus exigeantes recourent à des API en mode batch.

Sur l’infrastructure de l’UNIL

  1. Extracteurs (IRIS, FNS, RTS, Cours…) CPU
  2. Traduction (transformers, petits modèles spécialisés) GPU
  3. Transcription audio (transformers) GPU
  4. Embedding (transformers) GPU
  5. RAG (base de données et transformers) GPU
  6. Clustering (méthodes multiples) GPU
  7. Qualification (durabilité via transformers) GPU

Par API (batch)

  1. Reconnaissance d’entités nommées (transformers) GPU
  2. Extraction de disciplines, domaines, notions, méthodes… (transformers) GPU
  3. Qualification (enjeux et qualité du texte via transformers) GPU
  4. Harmonisation (méthodes multiples, Wikidata et transformers) GPU

Preuve de concept

CompaSciences a d’abord été développé sous la forme d’une preuve de concept, consacrée aux interventions d’universitaires sur la RTS. Ce projet a été financé par l’Initiative for Media Innovation (IMI), en partenariat avec Avis d’expert·e·s (AdE) et les archives de la RTS. Une version complémentaire exploitait la base « Recherche de projets » du FNS.

Cette première version a permis d’éprouver les principes de CompaSciences (réseau sémantique, panel, Dashboard), repris et généralisés dans la version UNIL.

Découvrir la preuve de concept

Réseau sémantique de la preuve de concept CompaSciences (RTS)

 Équipe de recherche


CompaSciences est un projet de recherche de l’Université de Lausanne. Après une preuve de concept financée par l’Initiative for Media Innovation (IMI), il est à présent soutenu par l’UNIL, afin d’identifier rapidement des expert·e·s de domaines spécialisés et d’explorer la diversité des savoirs de l’UNIL. Son équipe rassemble de multiples compétences.


Boris Beaude

Pr Boris Beaude (UNIL)

Direction du projet
- Conceptualisation
- Analyse et traitement des données
- Interface et communication

Ogier Maitre

Dr Ogier Maitre (UNIL)

Responsable informatique
- Supervision
- Développement de l’interface

Mathieu Pavageau

Mathieu Pavageau (UNIL)

Développeur sénior
- Développement de la version de production
- Extraction et structuration des données


Les personnes ayant contribué à la version expérimentale du projet sont présentées sur la page de la preuve de concept.