Système de reconnaissance et de caractérisation des genres éditoriaux des vidéos d’analyse de l’actualité médiatique et politique

Le projet ANR STREAMédia a obtenu un financement pour 4 ans (2025 - 2029). L’objectif principal du projet est de proposer un modèle IA multimodal efficace de caractérisation et d’identification des genres des vidéos d’émissions d’actualité politique, issues à la fois des plateformes numériques et de la télévision afin de tester l’hypothèse d’informalisation des contenus politiques. Ce modèle IA multimodal basé sur l’apprentissage profond (deep learning) traitera à la fois les métadonnées, les données textuelles (transcriptions automatiques) et les données du flux audio et vidéo. Au-delà de la caractérisation structurelle des genres, STREAMédia vise à développer des modèles IA pour détecter des caractéristiques plus complexes telles que l’humour ou l’expression de la subjectivité, qui ont été analysées comme des formes d’informalisation. L'IDHN interviendra dans cette partie du projet. Les modèles développés seront ensuite mis à disposition de la communauté scientifique via des logiciels OpenSource.

Coordination générale du projet :

• Cécile Méadel (Carism) 
• Quentin Gilliotte (Carism)

L'IDHN est représenté dans STREAMédia par :

• Boris Borzic (ETIS)
• Julien Longhi (Agora)
• Marine Delaborde (LT2D)