Une équipe de recherche ne prend pas un résultat pour argent comptant : elle veut voir la méthode. C'est un public exigeant, et c'est pour cette raison qu'il est intéressant.
Une interface de modélisation économétrique
Nous avons conçu et livré l'interface d'un modèle économétrique pour une chercheuse en économie, à partir d'un code de calcul existant. Le travail s'est fait en échanges courts sur quatre jours, jusqu'à validation complète par l'auteure.
AIQual est cité dans la publication qui en découle. C'est une référence que nous n'aurions pas pu obtenir en démarchant : elle vient du travail.
Ce que le milieu académique impose
La reproductibilité passe avant l'élégance. Un résultat qui ne se rejoue pas à l'identique ne vaut rien, ce qui interdit les raccourcis habituels du logiciel commercial : pas de dépendance opaque, pas de version qui change sous les pieds, pas de traitement dont on ne peut pas expliquer chaque étape.
Nous avons appris quelques pièges spécifiques à ces environnements : le cache des définitions de classes, les fichiers d'application qui sont en réalité des archives, la façon dont un espace de travail sauvegardé peut mentir sur son contenu. Ce sont des détails qui coûtent des journées quand on ne les connaît pas.
Décrypter la parole comme matériau de recherche
Un second chantier porte sur le décryptage vocal : transformer des heures d'entretiens ou de séances enregistrées en matériau exploitable : qui parle, à quel moment, sur quel sujet, et avec quel degré de certitude sur chaque passage.
La difficulté n'est pas la transcription, que beaucoup d'outils font correctement. Elle est dans ce qui l'entoure : séparer des voix qui se chevauchent, marquer les segments où la machine hésite plutôt que de rendre un texte uniformément lisse, et garantir que l'enregistrement ne quitte jamais la machine, condition non négociable quand le corpus contient des propos tenus sous promesse de confidentialité.
Nous travaillons ces approches avec des équipes de recherche, sur leurs propres enregistrements. Les travaux sont en cours ; nous ne publions ni les noms, ni les institutions, ni les corpus tant que leurs auteurs ne l'ont pas fait eux-mêmes.
À qui cela s'adresse
- Équipes qui ont un code de calcul qui marche mais qu'aucun collègue ne sait utiliser.
- Projets où les données ne peuvent pas quitter l'institution.
- Travaux qui doivent rester vérifiables des années après la publication.
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