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International audience ; 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. ; Cette contribution propose un parcours méthodologique susceptible d'objectiver l'intertexte ; l'intertexte politique des discours du président français Emmanuel Macron en l'occurrence.Le deep learning (modèle convolutionnel) est d'abord utilisé pour « apprendre » (taux d'accuracy satisfaisant de 92,3%) le discours présidentiel français depuis 1958 : les discours de de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande sont alors considérés comme l'intertexte potentiel des discours de Macron.Ensuite, les textes de Macron – inconnus jusqu'ici du système – sont versés dans le modèle et nous forçons la machine à attribuer les passages de Macron à ...

International audience ; 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. ; Cette contribution propose un parcours méthodologique susceptible d'objectiver l'intertexte ; l'intertexte politique des discours du président français Emmanuel Macron en l'occurrence.Le deep learning (modèle convolutionnel) est d'abord utilisé pour « apprendre » (taux d'accuracy satisfaisant de 92,3%) le discours présidentiel français depuis 1958 : les discours de de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande sont alors considérés comme l'intertexte potentiel des discours de Macron.Ensuite, les textes de Macron – inconnus jusqu'ici du système – sont versés dans le modèle et nous forçons la machine à attribuer les passages de Macron à ...

International audience ; 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

International audience ; 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

International audience ; 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

International audience ; 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.

International audience ; 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.

International audience ; A partir de 9 matrices mots x mots ou matrices co-occurrentielles (une par man-dat présidentiel depuis 1958), nous produisons une matrice de dissimilarité consignant les distances entre les présidents de la Vème République. On donne une représentation ar-borée de cette matrice et on améliore ici les performances de la représentation grâce à une nouvelle approche topologique. On présente alors l'outil logiciel qui permet de tracer le graphe et au terme du parcours méthodologique, on produit une première description socio-linguistique du discours de François Hollande qui reste selon les observateurs poli-tiques encore difficile à définir dans l'histoire présidentielle française. Abstract From 9 matrices of co-occurrences (one for each french president since 1958), we produce a dissimilarities matrix of distances between presidents of the fifth republic. We give a tree analysis of this matrix and we improve the performances due a new topo-logical approach. We present a new software that provide a graphical visualization with this tree analysis. Finally we suggest a first socio-linguistic description of the François Hollande discourse which stay, according to political reporters, still difficult to define in the presidential history.

International audience ; A partir de 9 matrices mots x mots ou matrices co-occurrentielles (une par man-dat présidentiel depuis 1958), nous produisons une matrice de dissimilarité consignant les distances entre les présidents de la Vème République. On donne une représentation ar-borée de cette matrice et on améliore ici les performances de la représentation grâce à une nouvelle approche topologique. On présente alors l'outil logiciel qui permet de tracer le graphe et au terme du parcours méthodologique, on produit une première description socio-linguistique du discours de François Hollande qui reste selon les observateurs poli-tiques encore difficile à définir dans l'histoire présidentielle française. Abstract From 9 matrices of co-occurrences (one for each french president since 1958), we produce a dissimilarities matrix of distances between presidents of the fifth republic. We give a tree analysis of this matrix and we improve the performances due a new topo-logical approach. We present a new software that provide a graphical visualization with this tree analysis. Finally we suggest a first socio-linguistic description of the François Hollande discourse which stay, according to political reporters, still difficult to define in the presidential history.

International audience ; 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.

International audience ; 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.