FrenchNews-7 — corpus annoté de presse française
Acronyme : FN7
Organisation : Le French News Lab
Fréquence de mise à jour : irregular
Couverture temporelle : 2005-04-14 – 2026-03-12
Mots-clés : actualites,apprentissage-automatique,benchmark,classification-thematique,corpus,donnees-de-recherche,information,journalisme,medias,nlp,presse,traitement-automatique-des-langues
Formats disponibles : html,json,py,csv

**FrenchNews-7** est un jeu de données de référence pour la **classification par rubriques
rédactionnelles d'articles de presse française**. Il recense **87 637 articles annotés**,
publiés par **13 éditeurs français** entre le **14 avril 2005** et le **12 mars 2026**,
répartis en sept catégories rédactionnelles harmonisées.

La variable cible est la **décision de routage éditorial de l'éditeur** — la rubrique à
laquelle une rédaction a affecté un article — et non le thème perçu par un annotateur. Les
espaces de labels se recouvrent largement avec les rubriques d'actualité usuelles ; c'est le
processus de génération des labels qui fait la spécificité de la ressource, et qui la rend
utile à la recherche sur l'agenda médiatique et la diversité de l'information.

Il est publié par [Le French News Lab](https://frenchnewslab.org), laboratoire de recherche
indépendant basé à Paris qui étudie l'écosystème médiatique français par des méthodes
computationnelles.

## Nature du jeu de données

Ce jeu de données est un **manifeste** : il diffuse les identifiants, **URL sources**,
éditeurs, labels, dates et affectations de partition (`train` / `validation` / `test`).
**Le texte intégral des articles n'est pas redistribué**, afin de respecter les droits des
éditeurs. Un script de reconstruction est fourni pour récupérer les contenus depuis les URL
d'origine.

## Contenu

Le fichier principal `frenchnews7_manifest.csv` contient sept colonnes :

| Colonne | Description |
|---|---|
| `id` | Identifiant stable de l'article (`fn7-…`) |
| `url` | URL source de l'article chez l'éditeur |
| `publisher` | Éditeur (13 valeurs) |
| `label` | Catégorie thématique (7 valeurs) |
| `split` | Partition : `train`, `validation` ou `test` |
| `date` | Date de publication (AAAA-MM-JJ) |
| `year` | Année de publication |

## Catégories thématiques

| Catégorie | Articles |
|---|---:|
| Société | 19 324 |
| International | 18 642 |
| Culture & Loisirs | 18 350 |
| Politique | 10 546 |
| Sport | 8 404 |
| Économie | 8 174 |
| Sciences & Technologies | 4 197 |

## Éditeurs couverts

20 Minutes · JDD · L'Express · L'Humanité · La Croix · Le Figaro · Le HuffPost · Le Monde ·
Le Parisien · Le Point · Ouest-France · Slate.fr · TF1 INFO

## Partitions

`train` 61 345 · `validation` 13 146 · `test` 13 146 (graine aléatoire = 42)

## Méthode d'annotation

L'annotation suit un pipeline à deux groupes, privilégiant l'assignation déterministe sur
le jugement d'un modèle chaque fois que c'est possible.

- **Groupe A — 63 302 articles (72,2 %)** : label assigné par **table de correspondance
  déterministe de 74 règles** appliquée au segment de rubrique de l'URL. La plupart des
  éditeurs français exposent la rubrique dans le chemin (`/sport/`, `/politique/`…).
  Le taux de couverture des slugs va de 100 % (JDD) à 34,3 % (Slate.fr).
- **Groupe B — 24 335 articles (27,8 %)** : articles dont le slug ne porte aucun signal
  de rubrique exploitable (`/idees`, `/debats`, `/story`, `/flash-actu`, slugs régionaux
  ou absents), annotés par **LLM** avec la même consigne à sept catégories
  (température = 0).
- **Étude d'accord inter-annotateurs à quatre juges** sur un échantillon aléatoire
  stratifié de **300 articles** du groupe B : GPT-OSS-120B, Gemini-2.5-flash-lite, un
  arbitre, et un second annotateur humain en aveugle (titre et corps uniquement, sans
  URL, sans nom d'éditeur, sans label de modèle).
  L'annotateur humain en aveugle retrouve **84,0 %** des labels de référence
  (**κ de Cohen = 0,806**). Accord par paires **κ ≥ 0,766** ; **κ de Fleiss = 0,835**
  sur les quatre juges ; **α de Krippendorff = 0,789** sur trois juges.
- Une ablation montre que les labels du groupe B sont sans effet sur les résultats
  rapportés : entraîner sur le seul groupe A donne un écart de macro-F1 de −0,004
  (IC 95 % [−0,024 ; +0,024]).
- 0 ligne exclue, 0 incohérence de label.
- Empreinte SHA-256 du fichier publié :
  `fa3d7b75cb934c2a8a615acde4e46f8db165937c4cc356f6862ecd232f435e7d`

## Réutilisations possibles

- Entraînement et évaluation de classifieurs thématiques en français (CamemBERT, FlauBERT,
  modèles multilingues).
- Étude de la répartition thématique de l'agenda médiatique français dans le temps.
- Analyse comparative des lignes éditoriales entre titres de presse.
- Recherche en journalisme computationnel et en sciences de l'information.

## Article de recherche

Ce jeu de données accompagne l'article **« FrenchNews-7: Benchmarking Cross-Publisher French
News Editorial Desk Classification »** (« FrenchNews-7 : Benchmark inter-éditeurs de
classification par rubriques rédactionnelles de l'actualité française »), par Amr Sobhy
(Le French News Lab, 2026). Statut : *en cours d'évaluation*.

➜ [Lire la publication sur frenchnewslab.org](https://frenchnewslab.org/fr/publications/frenchnews-7-benchmarking-cross-publisher-french-news-topic-classification)

## Modèle associé

Un classifieur **CamemBERT-base** entraîné sur ce corpus est publié en accès libre :
[LeFrenchNewsLab/camembert-base-frenchnews7](https://huggingface.co/LeFrenchNewsLab/camembert-base-frenchnews7).

Résultats sur la partition de test (13 146 articles, titre + corps) :
**macro-F1 = 0,847** (IC 95 % [0,841 ; 0,854]), **exactitude = 0,860**
(IC 95 % [0,854 ; 0,866]).

En généralisation inter-éditeurs, sur un jeu équilibré de 2 100 articles (300 par catégorie)
issus de quatre médias absents de l'entraînement, six catégories sur sept atteignent un
rappel ≥ 0,810. L'Économie reste le point faible (0,517), proche du plafond fixé par
l'accord humain en aveugle sur cette catégorie (55 %) : la difficulté relève de l'ambiguïté
des frontières éditoriales, non d'une marge de progression récupérable.

## Ressources complémentaires

- Dépôt complet, documentation et script de reconstruction :
  [Hugging Face — LeFrenchNewsLab/frenchnews-7](https://huggingface.co/datasets/LeFrenchNewsLab/frenchnews-7)
- Travaux et publications du laboratoire : [frenchnewslab.org](https://frenchnewslab.org)

## Comment citer

Si vous utilisez FrenchNews-7 ou le classifieur associé, merci de citer l'article :

```bibtex
@misc{sobhy2026frenchnews7,
  title        = {FrenchNews-7: Benchmarking Cross-Publisher French News Editorial Desk Classification},
  author       = {Amr Sobhy},
  year         = {2026},
  note         = {Working paper, version April 2026},
}
```

Merci également de mentionner l'URL de ce jeu de données, conformément à la licence CC BY 4.0.

---

*English summary — FrenchNews-7 is a French news topic-classification benchmark of 87,637
labeled articles from 13 French publishers (2005–2026) across seven categories. It is a
manifest-only release: URLs, publishers, labels, splits and dates are distributed, article
text is not. Reconstruction tooling is provided in the
[Hugging Face repository](https://huggingface.co/datasets/LeFrenchNewsLab/frenchnews-7).*