# Méthodes numériques

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### Diego Antolinos Basso
diego.antolinos@unine.ch

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- Research software engineer à l'AJM
- Formation de linguiste-informaticien
- Je code pour des chercheurs en sciences sociales
- [let-me-google-myself-for-you](https://www.google.com/search?q=diego+antolinos+basso)

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### Cours IA et outils numériques
_Merci à Nicolas Becquet et Antonin Descampe_
- Excel et les données tabulaires
- Flourish, Datawrapper et la visualisation
- Google Colab et les Jupyter notebooks en Python
- Exercice : analyser -> visualiser -> mettre en récit

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### Objectifs
- Explorer d'autres méthodes numériques
- Préciser les étapes d'un travail sur des données
- Démystifier et pointer les pièges à éviter

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### Disclaimer
- Premier cours à l'AJM 
- Premier cours en Suisse
- Pas mon premier cours pour autant

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## Définitions

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### Méthodes wat ?!
"Méthode" comme dans méthode scientifique

Un procédé d'investigation qui recquiert l'observation, la classification, l'hypothèse et la vérification, et qui permet de chercher la vérité

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### Numériquoi ?!
"Numérique" en français, "digital" en anglais

Intimement lié à la définition des humanités numériques. Généralement entendu comme "qui utilise un ordi", les "digits" étant les 0/1 du code informatique.

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### Méthodes numériques
Mot-valise qui recouvre de nombreuses techniques et outils d'analyse de données de tous types (quantitatives ou qualitatives)

Du simple tableau Excel au "pipeline" complexe d'analyses utilisant du code informatique

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### Les données
Différents types de données impliquent différents types d'hypothèses, de traitements, de résultats

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![tableur](images/tableur.jpg)

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\- Locuteur A : Alors moi, perso, quand je travaillais à \<Entreprise 1\> j'ai eu à gérer plusieurs cas assez bordeline \<inaudible\> ça impliquait toujours la même personne

\- Locuteur B : \<rires\> Je serais intéressé par connaître le profil de la personne !

\- \<Question de relance B.4\>...

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![aubervilliers](images/auber_inegalites.png)

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![geojson](images/geojson.jpeg)

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![json](images/json.jpeg)

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![html](images/html.jpeg)

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![images](images/images.jpeg)

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N'importe quoi est une donnée, si ça rentre dans un algorithme et que ça donne un résultat ?

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### Étapes 
- Formulation d'hypothèses
- Identification des sources
- Collecte des données
- Exploration et contrôle
- Choix des outils adaptés
- Filtrage et enrichissement
- Analyse et visualisation
- Restitution et mise à disposition 

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### Formulation d'hypothèses
Les questions doivent, autant que possible, précéder l'exploration et l'analyse

__Les méthodes numériques =/= magie__

_Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_

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### Sources
- Sources officielles
- Sites web
- Entrepôt de données
- Constitution manuelle d'un jeu de données
- Capteurs
...

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### Collecte
- Parfois simple : télécharger un jeu de données, demander gentiment à un partenaire, ...
- Parfois complexe : faire du scraping sur un site, constituer son jeu de données à la main, ...
- Parfois impossible : certaines données sont inexistantes, trop couteuses, interdites, ...

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### Exploration & contrôle
- Regarder ses données, les lire, s'en "imprégner"
- Ajuster ses hypothèses, re-re-formuler ses questions
- Contrôler la qualité de ses données, l'adaptation à la tâche

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### Choix des outils
- Des outils libres, open source, gratuit
- Des formats simples et ouverts : csv, json, txt
- Des outils modulaires dont on comprend les entrées/sorties
- Un "pipeline" dimensionné correctement

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### Filtrage & enrichissement
- Inutile de garder des données énormes si ça n'est pas nécessaire : difficile à manipuler, ajoute des possibilités d'erreur
- Possibilité de documenter, d'annoter, ou de joindre des données : manuellement ou à l'aide d'outils adaptés

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### Analyse & visualisation
- Analyse guidée par les hypothèses : pour répondre à une question précise, outillée correctement
- Visualisation exploratoire, analytique ou de restitution ? 

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### Restitution et mise à disposition
- Raconter une histoire avec des données
- Mettre autant que possible à disposition ses sources de données et sa méthodes / outils / code

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### Un exemple concret
Le projet [Panda](https://www.unine.ch/ajm/panda/)

_Pandemic Data : Production, diffusion et compréhension des données en temps de pandémie_

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### Données 
- __~180k articles - 5 partenaires médias - 3 ans__ 
- ~40 entretiens qualitatifs
- 3 expériences contrôlées sur la perception des données (N=600)

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### Méthodes numériques
- Analyse du contenu des articles "Covid-19"
- Analyse des représentations de données / dataviz


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[Bibliographie](bibliographie.md)