[ca] L'article presenta dues aplicacions de la Intel·ligència Artificial per a la recerca sociolingüística sobre el valencià, una realitzada amb la mineria de dades i una altra amb xarxes neuronals. S'expliquen aquestes dues funcions de la Intel·ligència Artificial i es detalla com s'ha procedit en els dos casos. Aquestes aplicacions es realitzen amb les dades depurades de les Enquestes de Coneixement i Ús del Valencià (2005, 2010, 2015 i 2021) i amb recerques pròpies fetes amb enquestes i treball de camp, i es refereixen a prediccions, expectatives de competència aliena i indicadors unitaris de competència i ús, així com índex de desigualtat lingüística. Per a la mineria de dades s'han calculat les prediccions per a 2025, de competències i usos lingüístics, el que permet fer un pronòstic de l'evolució d'un índex de desigualtat lingüística referit a les diverses regions sociolingüístiques valencianes. Aquest es fonamenta en relació al conegut Índex de Gini de desigualtat socioeconòmica, que, en el nostre cas, es calcula com a Índex de Desigaltat Lingüística amb un model de corba exponencial. S'hi aporta la fonamentació matemàtica del càlcul. En aquest punt destaquem el problema de la infravalorització de les competències lingüístiques alienes, un factor del decalatge entre competència i ús. A continuació fem una aplicació de xarxes neuronals, basades en un model d'aprenentatge. S'explica el fonament de les xarxes neuronals, el procediment per al seu ensinistrament i l'aplicació a les dades de competències i usos lingüístics de les regions sociolingüístiques del valencià. S'hi aporten les dades resultants i es presenta la interessant la correlació final entre aquell Índex de Desigualtat Lingüística i les simulacions de xarxes neuronals segons el model d'aprenentatge especificat. Aquesta conclusió és summament important, perquè permet simplificar la determinació de la desigualtat lingüística com a un càlcul de simulació de xarxes neuronals, el que obri perspectives innovadores a la recerca lingüística.

[en] The article presents two applications of Artificial Intelligence for sociolinguistic research on Valencian, one carried out with data mining and the other with neural networks. These two functions of Artificial Intelligence are explained and the procedure used in both cases is detailed. These applications are carried out with the cleaned data from the Enquestes de Coneixement i ús del Valencià (2005, 2010, 2015 and 2021) and with own research carried out with surveys and fieldwork, and refer to predictions, expectations of foreign competence and unit indicators of competence and use, as well as an index of linguistic inequality. For data mining, predictions have been calculated for 2025, for language competences and uses, which allows a forecast to be made of the evolution of an index of linguistic inequality referring to the different Valencian sociolinguistic regions. This is based on the so-called Gini Index of socio-economic inequality, which, in our case, is calculated as the Index of Linguistic Inequality using an exponential curve model. The mathematical basis of the calculation is provided. At this point we highlight the problem of the underestimation of the value of foreign language skills, a factor in the mismatch between competence and use. We then apply neural networks, based on a learning model. It explains the basis of neural networks, the procedure for their analysis and their application to the data on linguistic competences and uses in the sociolinguistic regions of Valencian. The resulting data are provided and the interesting final correlation between the Index of Linguistic Inequality and the simulations of neural networks according to the specified learning model is presented. This conclusion is extremely important, because it allows us to simplify the determination of linguistic inequality as a neural network simulation calculation, which opens up innovative perspectives in linguistic research.