Dans une précédente étude (Laabichi & Bahmad, 2025) 1, nous avons proposé une méthodologie d’extraction lexicométrique permettant d’identifier et de dégager les savoirs spécialisés en sciences du langage. Cette démarche, fondée sur des méthodes traditionnelles, a prouvé son efficacité pour l’extraction des savoirs spécialisés dans un corpus en science du langage. Par contre, l’émergence des modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) nous invite aujourd’hui à reconsidérer les fondements de l’analyse de corpus. Dans cette communication, nous proposons un cadre didactique pour le Français sur Objectif Universitaire (FOU) qui exploite les potentialités de l’IA afin d’enrichir les méthodes lexicométriques. L'objectif est double : outiller l'analyse linguistique tout en développant simultanément la littératie technologique et les compétences analytiques des étudiants. Cette proposition s’inscrit dans la continuité de notre projet doctoral, visant à définir une pédagogie d’hybridation où l'IA agit comme amplificateur de l’analyse lexicométrique.
Laabichi et al. (Mon,) studied this question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: