Serena Villata et l’analyse automatique des discours politiques

Serena Villata est directrice de recherche CNRS à l’I3S où elle travaille sur le traitement automatique du langage naturel, avec l’argumentation au cœur de ses recherches. Elle est également titulaire d’une chaire en intelligence artificielle (IA) à l’Institut 3IA Côte d’Azur, dont elle est directrice scientifique, ainsi que membre nommée du Conseil de l’intelligence artificielle et du numérique.

« J’étudie tous les processus discursifs que l’on met en place pour prendre des décisions et échanger avec les autres, explique Serena Villata. Je vais citer trois exemples, comme l’analyse automatique du discours politique, afin de repérer les arguments fallacieux et les incohérences. Ensuite je fais de l’analyse de discours haineux et de la détection de la haine en ligne, avec génération d’un contre-discours. Enfin, je traite de textes issus des domaines juridiques et médicaux, notamment sur les essais cliniques, afin d’avoir différents points de vue et de regarder quels arguments se supportent ou s’attaquent. »

Pour l’accompagner dans ses travaux sur l’argumentation en langage naturel, Serena Villata a créé en février 2025 l’équipe Marianne. Cette entité mixte entre le CNRS et Inria se concentre sur des thèmes tels que l’analyse d’arguments en langage naturel, la génération d’arguments et de contre-arguments et l’évaluation de la qualité des arguments. Les principaux scénarios d’application étudiés par l’équipe concernent les débats politiques (notamment les techniques de persuasion), les textes médicaux ou juridiques et encore les médias sociaux en ligne, autour des discours haineux et de la désinformation.

Déjà bien riches, les travaux de Serena Villata vont franchir un nouveau palier avec l’obtention d’une prestigieuse bourse ERC Consolidator Grant pour son projet Pandora. Le premier de ses trois volets traite de l’argumentation en langage naturel, avec des méthodes d’IA non supervisées.

L’apprentissage supervisé implique en effet de qualifier à la main les textes qui servent à entraîner les modèles, ce qui prend énormément de temps, risque d’injecter des biais de sélection et d’annotation non experts ou experts non objectifs parfois difficiles à identifier et limite l’étendue des techniques discursives prises en compte. Il est également complexe d’établir manuellement certains liens, comme lorsqu’un discours politique fait référence à un discours précédent.

« Un des objectifs de Pandora sera d’arriver à extraire des structures argumentatives composées par des évidences et des conclusions, puis de mettre en relation ces composantes argumentatives de manière automatique et non supervisée », poursuit Serena Villata.

Un autre volet de Pandora concerne l’argumentation multimodale. Dans le cas, encore une fois, des discours politiques, il s’agit de ne plus se baser uniquement sur le texte des discours, mais de prendre également en compte l’analyse vidéo et audio. On intégrera alors les gestes, les expressions faciales ou encore le ton de la voix.

Enfin, un troisième volet touche à la génération automatique d’arguments en langage naturel. « Des outils comme ChatGPT ont des problèmes d’hallucinations et se servent souvent d’informations qui ne sont pas issues de sources officielles et fiables, commente Serena Villata. L’objectif de Pandora est d’assurer une véritable robustesse sur les échanges avec ce type de systèmes. » Serena Villata insiste sur le fait que ces travaux vont être menés avec une grande conscience des enjeux d’éthique qui touchent ces applications.