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Documentation théorique des méthodes d'analyse de corpus de la plateforme POSAC.

À qui s'adresse cette documentation ?

Cette documentation accompagne les étudiants de master, doctorants et chercheurs qui utilisent la plateforme POSAC pour analyser des corpus textuels en Sciences Humaines et Sociales.

Son objectif n'est pas seulement de décrire comment cliquer, mais surtout de faire comprendre les méthodes : sur quels principes elles reposent, ce qu'elles révèlent, comment les interpréter et quelles précautions prendre.

L'analyse de corpus n'est pas une boîte noire

Chaque méthode statistique repose sur des hypothèses et des choix. Comprendre ces fondements est indispensable pour interpréter les résultats avec rigueur — et pour les défendre dans un mémoire ou une thèse.

Le workflow POSAC en 6 étapes

POSAC organise l'analyse autour d'un cycle structuré :

ÉtapeObjectif
① PréparerImporter, nettoyer, transcrire, annoter les variables
② ExplorerPremière lecture quantitative (fréquences, concordancier, panorama)
③ CoderAnnoter qualitativement avec des codes thématiques
④ AnalyserMéthodes statistiques (CHD, AFC, Similitude, LDA, NER…)
⑤ IA scientifiqueNommage, interprétation et extraction assistés par LLM
⑥ RapportsExport et journal analytique

Comprendre le workflow complet

Les méthodes disponibles

Explorer

MéthodeQuestion à laquelle elle répond
LexicométrieQuels sont les mots dominants de mon corpus ?
SpécificitésQuels mots caractérisent un sous-groupe ?
Concordancier (KWIC)Comment un mot est-il employé en contexte ?
N-grammesQuelles expressions récurrentes structurent le discours ?

Analyser

MéthodeQuestion à laquelle elle répond
CHD (Reinert)Quels sont les grands thèmes (mondes lexicaux) ?
AFCComment ces thèmes se positionnent-ils les uns par rapport aux autres ?
Analyse de similitudeQuels mots s'associent fréquemment ?
Topic Modeling (LDA)Quels sujets latents émergent du corpus ?
NERQuelles personnes, lieux et organisations sont mentionnés ?

Un principe directeur

L'outil mesure, le chercheur interprète.

Les méthodes statistiques objectivent des régularités dans le texte. Elles ne disent jamais ce que cela signifie : c'est le travail du chercheur, à la lumière de sa problématique et de son cadre théorique.

L'IA intégrée à POSAC peut suggérer des nommages et des interprétations — mais ces propositions doivent toujours être validées par le chercheur.

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