# Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l'École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon

Antoine Gros

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Antoine Gros. Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l'École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon. SCAN'22 - 10e Séminaire de Conception Architecturale Numérique, Oct 2022, Lyon, France. . hal-03906819

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Submitted on 19 Dec 2022

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<caption># Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l'École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon</caption>

Antoine Gros
[MAP CNRS/MC UMR3495, France]

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig1. Cartographie sémantique des mémoires de master. Chaque thématique est donnée par un titre, un ensemble pondérés de mots et les mémoires s'y rapportant.</figcaption></figure>

## Résumé

Au cours de ces dernières années, l'exercice du mémoire est devenu un objet clé pour accéder à la pratique du métier d'architecte. C'est une production jeune, dense, d'un volume réduit, souvent interdisciplinaire, difficile à cerner dûe à la diversité des thèmes abordés au sein de la discipline. Malgré tout, c'est un corpus que l'on qualifierait comme homogène car fédéré autour d'une discipline.

D'autre part, le traitement automatique du langage - ou Natural Language Processing (NLP) - a connu un essor considérable avec la démocratisation du big data et des nouveaux paradigmes d'apprentissage machine. Ils permettent notamment une représentation du langage plus robuste et plus fine.

Nous proposons d'appliquer ces méthodes sur le corpus formé par les mémoires d'architecture produits à l'ENSAL au cours de l'année 2018, dans le but de proposer une représentation exhaustive des thèmes abordés par les étudiants, puis en faire une synthèse.

## Méthode

Les résumés en anglais des 158 mémoires constituent les documents du corpus non-structuré (1) que nous allons traiter selon une fouille numérique de texte. [Fig2.]

En calculant les similarités (2) entre tous les documents pris deux-à-deux, nous pouvons faire émerger - si ils existent - des groupes de documents réunis autour d'un ou plusieurs traits communs. En ce sens, nous avons appliqué l'algorithme d'Analyse Sémantique Latente (ASL) à ce corpus. C'est une approche purement mathématique intervenant sur la matrice des occurences et des singularités des mots présents dans chaque document. L'ASL prend en compte le contexte de leur utilisation pour définir une contrainte mutuelle entre ces derniers, afoin d'établit un ensemble de concepts communs dont sera issu le calcul de similarité. Ces concepts communs agissent comme variables cachées de l'algorithme, et se manifestent en un réseau de récurrences sémantiques que l'on peut tout aussi bien nommer thèmes.

Encore faut il savoir à quel point ces thèmes sont intriqués, si ils se dissocient en des groupes pertinents ou ne font

qu'agglomérer une masse imprécise. Ainsi, représenter le corpus (3) en des nuages de points ou en matrices colorées par des techniques de réduction de dimension donne l'occasion de vérifier l'existence de ces groupes et d'en évaluer la consistance. Une fois assurés de leur présence, nous les avons reconstitués par l'algorithme de clustering de Propagation d'Affinité (4), puis défini les thèmes selon une analyse similaire à l'ASL (LDA, Latent Dirichlet Analysis) appliquée séparément sur chaque groupe (5) pour en obtenir les mots-clefs.

## Résultats

Cette carte sémantique permet de structurer le corpus documentaire en 27 thèmes. Il y a 12 mémoires mal classés soit 7,5%. Dans cette répartition exhaustive, certains thèmes se recoupent, une seconde passe de clustering pourrait amener à la fusion de certains thèmes.

Ainsi, d'un corpus de données dense et complexe nous avons commencé à esquisser un instantané du paysage disciplinaire depuis une production théorique locale. [Fig1.]

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig2. Vue haut niveau de la méthode de clustering appliquée à la modélisation des thématiques pour établir la cartographie sémantique</figcaption></figure>

ASMUSSEN, Claus Boye et MØLLER, Charles, 2019. Smart literature review: a practical topic modelling approach to exploratory literature review. Journal of Big Data. 2019. Vol. 6, n° 1, pp. 1-18.

EVANGELOPOULOS, Nicholas, ZHANG, Xiaoni et PRYBUTOK, Victor R., 2012. Latent semantic analysis: five methodological recommendations. European Journal of Information Systems. 2012. Vol. 21, n° 1, pp. 70-86.

MORETTI, Franco, JEANPIERRE, Laurent et DOBENESQUE, Etienne, 2008. Graphes, cartes et arbres. Paris : Les Prairies Ordinaires. ISBN 978-2-35096-046-3.

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