Artificial Intelligence and Analysis of General Policy Statements in France from 2017 to 2024

Authors

DOI:

https://doi.org/10.25145/j.cedille.2025.27.12

Keywords:

France, general declaration, proximities, rhetoric, discursivity

Abstract

The aim of this contribution is to explore a political corpus consisting of general policy speeches of the Fifth French Republic from 2017 to 2024, using the methods and techniques of statistical analysis and hyperdeep. The aim of this study is to trace the history of this political ritual, characterize its linguistic evolution, understand its objectives and textual properties, and then analyze the singularities that define each Prime Minister and the rhetorical choices adopted. It's an exercise that demands particular attention, insofar as two factors will be considered. The first is historical. The historical-political context is often evoked to illuminate and paint a picture of the reforms undertaken. The first is to determine and understand what characterizes the two presidential terms in terms of political choices, in order to identify the linguistic choices made.

Author Biographies

  • Abdelhak Abderrahmane Bensebia, Université d'Oran2 Mohamed Ben Ahmed

    Abdelhak Abderrahmane BENSEBIA (42) is a full professor at Oran2 Mohamed Ben Ahmed University since 2009. He holds a doctorate (Doctorat en Sciences du Langage in 2010 as part of the Ecole doctorale algéro-française de français at the University of Oran in cotutelle with the University of Paris 12). He was awarded the Habilitation à diriger des recherches (HDR) in 2014 and a Magister en sciences du langage in 2005. He specializes in artificial text intelligence, hyperdeep and deep learning, discourse analysis and content analysis, and teaches statistical and stylistic analysis of different types of discourse within the framework of the French School of Discourse Analysis.
    He has published some twenty articles nationally and internationally. His scientific output focuses mainly on teaching discourse analysis and on the analysis of different types of discourse using different methodological and statistical tools to understand the specific features of each type of corpus.

     

     

  • Lineda Bambrik, Université d'Oran2 Mohamed Ben Ahmed

    Full Professor of General and Comparative Literature and Artificial Text Intelligence at the Faculty of Foreign Languages, Université d'Oran2 Mohamed Ben Ahmed (Algeria) since 2006. Her research focuses on computer-assisted text analysis and artificial intelligence applied to literary and political texts.

References

BEAUDOIN, Valérie (2016) : « Retour aux origines de la statistique textuelle : Benzé-cri et l’école française d’analyse des données », in Damon Mayaffre et al. (coord.), JADT 2016 : 13es Journées internationales d’analyse statistique des données textuelles. Nice : Presses de FacImprimeur, 17-27. URL : https://hal.science/hal-01376938/document

BENSEBIA, Abdelhak & Lineda BAMBRIK (2023) : « Les discours inauguraux de la Ve République française. Exploration statistique des modalités énonciatives ». Çédille, 24, 239-266. DOI : https://doi.org/10.25145/j.cedille.2023.24.13

BENSEBIA, Abdelhak & Lineda BAMBRIK (2022) : « Analyse avec Iramuteq du dis-cours de la campagne électorale des présidentielles en France 2022. Analyses thématique et rétorique ». Altralang Journal, 4, 172-212. URL : https://asjp.cerist.dz/en/article/209156

BENZECRI, Jean Paul (1992) : Correspondence Analysis Handbook, New-York, Basel, Hong Kong, Marcel Dekker, Inc.

BENZECRI, Jean Paul (1982) : Histoire et préhistoire de l’analyse des données. Paris, Dunod.

BENZECRI, Jean Paul et al. (1981) : Pratique de l’analyse des données, Linguistique et lexicologie. Paris, Dunod.

BRUNET, Étienne & Laurent VANNI (2019) : « Deep learning et authentification des textes ». Texto ! Textes et Cultures, XXIV, 1, 1-34. URL : http://www.revue-texto.net/docannexe/file/4194/texto_brunetvanni_deep_final.pdf

DEBRE, Michel (2017) : « La présence du général de Gaulle est la première de nos nécessités nationales », in Jean Garrigues (dir.), Les grands discours parle-mentaires de Mirabeau à nos jours. Paris, Armand Colin, 388-392. URL : https://doi.org/10.3917/arco.garri.2017.01.0388

FONVIEILLE-VOJTOVIC, ALINE (1993) : Paul Ramadier (1888-1961). Élu local et homme d’État. Paris, Éditions de la Sorbonne. URL : https://books.openedition.org/psorbonne/68964

GUARESI, Magali (2020) : « Décrire les textes politiques par le deep learning : à la recherche de nouveaux observables ». JADT 2020 - 15es Journées internatio-nales d’Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse. URL : https://hal.science/hal-03167188v1/document

GUARESI, Magali & Damon MAYAFFRE (2021) : « Intelligence artificielle et discours politique. Quelles plus-values interprétatives ? Application aux corpus par-lementaire et présidentiel contemporains », in Damon Mayaffre & Laurent Vanni (dir.), L’intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l’interprétation. Paris. Honoré Champion, (Collection Lettres numériques), 131-182. URL : https://hal.science/hal-03347997/document

LABBE, Cyril & Dominique LABBE (2003) : « La distance intertextuelle ». Corpus, 2, 95-118.

LEBART, Ludovic, Bénédicte PINCEMIN & Céline POUDAT (2019) : Analyse des don-nées textuelles. Québec, Presses de l’Université du Québec.

LEBART, Ludovic & André SALEM (1994) : Statistique textuelle, Paris, Dunod.

MARCHAND, Pascal (2010) : « De l’affrontement partisan à la violence symbolique : la déclaration de politique générale dans la Ve République ». Parlement [s], Revue d’histoire politique, 14, 2, 49-66. DOI : https://doi.org/10.3917/parl.014.0049

MARCHAND, Pascal (2007) : Le grand oral. Les discours de politique générale de la Ve République. Bruxelles, De Boeck Université.

MAYAFFRE, Damon, Magali GUARESI & Laurent VANNI (2020) : « Ces mots que Ma-cron emprunte à Sarkozy. Discours et intelligence artificielle ». Corpus, 21. URL : http://journals.openedition.org/corpus/5105

MAYAFFRE, Damon (2008) : « De l’occurrence à l’isotopie. Les co-occurrences en lexicométrie ». Syntaxe & Sémantique, 9, 53-72. URL : https://shs.cairn.info/revue-syntaxe-et-semantique-2008-1-page-53?lang=fr

MIKOLOV, Thomas et al. (2013) : « Distributed representations of words and phrases and their compositionality », in C. Burges et al. (éd.), Advances in neural information processing systems, 26, 3111–3119.

TADONNET, Maxime (2017) : « 2. Adolphe Thiers, fondateur d’une république : 1871-1873 », in Maxime Tadonnet (dir.), Histoire des présidents de la Répu-blique, Paris, Perrin, 61-85.

VANNI, Laurent & Frédéric PRECIOSO (2021) : « L’intelligence artificielle des textes », in Damon Mayaffre et Laurent Vanni (dir.), L’intelligence artificielle des textes - Des algorithmes à l’interprétation. Paris, Honoré Champion.

VANNI, Laurent, Dominique CORNELI, Dominique LONGREE, Damon MAYAFFRE & Frédéric PRECIOSO (2020) : « Hyperdeep : deep learning descriptif pour l’analyse de données textuelles ». JADT 2020 - 15es Journées internationales d’analyse statistique des données textuelles, Jun 2020, Toulouse. URL : http://hal.science/hal-02926880v1

VANNI, Laurent, Mélanie DUCOFFE, Damon MAYAFFRE, Frédéric PRECIOSO, Domi-nique LONGREE, Vareesh ELANGO, Santos Nazly BUITRAGO, Juan Gonzales HUESCA, Luis GALDO & Carlos AGUILAR (2018) : « Text deconvolution sa-liency (tds) : a deep tool box for linguistic analysis », in Iryna Gurevych & Yusuke Miyao, Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Melbourne, Asso-ciation for Computational Linguistics. URL : https://hal.science/hal-01804310v1

VANNI, Laurent & Adiel MITTMANN (2016) : « Cooccurrences spécifiques et repré-sentations graphiques, le nouveau “ Thème ” d’Hyperbase ». JADT 2016 – 13es Journées internationales d’analyse statistique des données textuelles, Jun 2016, Nice, 295-305. URL : https://hal.science/hal-01359413v1

Downloads

Published

2025-05-02

How to Cite

Bensebia, Abdelhak Abderrahmane, and Lineda Bambrik. 2025. “Artificial Intelligence and Analysis of General Policy Statements in France from 2017 to 2024”. Çédille, Journal of French Studies, no. 27 (May): 183-219. https://doi.org/10.25145/j.cedille.2025.27.12.