Compétences sociolinguistiques des grands modèles de langage: représentations sociales et considérations épistémologiques

Jean-Philippe Magué (jean-philippe (point) mague <at> ens-lyon (point) fr)

ENS Lyon

Le 26 novembre 2025 à 11 h 30

Salle C-9019, Pavillon Lionel-Groulx — En présentiel, avec diffusion simultanée sur Zoom


Les sciences humaines et sociales (SHS) reconnaissent que toute production de savoir est socialement située. La rigueur épistémologique exige donc l’explicitation des points de vue, des valeurs et des implicites sous-jacents aux discours analysés ou produits. Dès lors que les modèles de langage (LLM) sont mobilisés en SHS, leurs productions doivent être traitées comme des discours porteurs de représentations sociales. Cette présentation explore cette hypothèse en évaluant les compétences sociolinguistiques de plusieurs LLMs à travers une tâche d’inférence du genre d’auteurs de tweets. Les modèles doivent également justifier leurs réponses, permettant d’interroger non seulement la nature des représentations activées, mais aussi la manière dont elles sont formulées. L’originalité de l’approche tient à la modulation du positionnement social du modèle lui-même, via des prompts qui simulent différents profils sociaux. L’analyse des prédictions et des justifications permet ainsi d’évaluer comment les cadres énonciatifs influencent les discours générés et les implicites qu’ils véhiculent.


Jean-Philippe Magué est maître de conférences en linguistique et humanités numériques à l’École normale supérieure (ENS) de Lyon. Son parcours universitaire se caractérise par une forte approche interdisciplinaire, mêlant sciences du langage, informatique et analyse des systèmes complexes. Ses recherches portent sur la variation et le changement linguistique, sur les conséquences des technologies numériques sur les structures sociales et sur les compétences linguistiques des grands modèles des langues. Il mobilise notamment des méthodologies issues de l’apprentissage automatique, de la modélisation computationnelle, de la science des données et de la science des systèmes complexes.


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