Traitement automatique des évènements médiatiques : Détection, classification, segmentation et recherche sémantique (2025)

Abstract: Cet article présente une méthodologie pour l’analyse automatique des évènements rapportés par les médias. Elle s’appuie sur des techniques de traitement automatique des langues, notamment la représentation sémantique des contenus médiatiques, la classification thématique, l’extraction d’évènements à partir de flux d’information, ainsi que la détection d’évènements par regroupement de représentations vectorielles issues de modèles de plongement sémantique. L’approche combine des modèles supervisés et non supervisés ainsi que des architectures capables de prendre en compte un contexte large. Plusieurs corpus sont utilisés pour l’entraînement et l’évaluation de ces modèles. Les résultats obtenus montrent une efficacité élevée dans la détection, le regroupement, la classification thématique et la recherche sémantique des évènements médiatiques. Cette approche offre ainsi des perspectives significatives pour structurer les faits réels, analyser leur représentation médiatique et comprendre l’influence exercée par les médias sur le traitement de ces faits.

## introduction dans un contexte de surabondance d'informations et de multiplication des canaux médiatiques, l'analyse des évènements médiatiques revêt une importance essentielle. cette analyse permet de : (1) croiser et harmoniser les récits médiatiques afin d'obtenir une vision plus cohérente des faits ; un évènement se définit comme étant un fait ou une situation d'ordre culturel, politique ou social susceptible d'intéresser le public. sa médiatisation joue un rôle central dans sa diffusion, influençant ainsi son impact et la manière dont il est perçu. le rôle des médias est central dans la construction d'un évènement médiatique. ils sélectionnent, interprètent et mettent en récit les faits, jouant ainsi un rôle de filtre qui influence et façonne la perception collective. en fonction de leur ligne éditoriale, ils décident de la portée et de l'importance accordées à l'évènement, contribuant à sa transformation en "évènement médiatique". ainsi, un évènement médiatique se caractérise par son degré de médiatisation, son impact sur le public, sa temporalité et sa granularité. le degré de médiatisation détermine la visibilité d'un évènement dans l'espace médiatique. certains faits restent isolés, relayés brièvement par les médias et localisés dans le temps et dans l'espace, sans réelle amplification. c'est le cas, par exemple, d'un incendie dans un petit village sans conséquences majeures. d'autres évènements bénéficient d'une large couverture médiatique (télévision, presse, réseaux sociaux, etc.) comme la cérémonie d'ouverture des jeux olympiques, planifiée et largement diffusées. ce type d'évènements est qualifié d'évènement médiatisé. enfin, certains évènements connaissent une amplification médiatique intense en peu de temps, parfois déconnectée de l'importance réelle du fait et complètement imprévue, provoquant une tempête médiatique, comme, l'affaire des "homards de françois de rugy". l'impact d'un évènement médiatique dépend de sa capacité à influencer l'opinion publique et à générer des débats ou des émotions collectives. certains faits marquants s'inscrivent durablement dans la mémoire collective, comme les attentats. la temporalité médiatique des évènements peut varier : certains sont ponctuels, rapidement relayés par les médias puis oubliés, tandis que d'autres s'étendent sur une période prolongée, souvent marqués par des variations d'intensité médiatique selon les rebondissements. par exemple, une crise politique qui évolue en plusieurs phases. enfin la granularité d'un évènement médiatique peut être analysée sous différentes formes. certains faits existent de manières isolées et uniques, tandis que d'autres s'imbriquent dans une série d'évènements ou des faits connexes traités comme un ensemble. par exemple, une crise politique avec plusieurs rebondissements. cette classification des évènements (isolé, médiatisé, viral et tempête médiatique), basée sur leur temporalité et leur degré de médiatisation, permet d'adapter les traitements automatiques et les approches d'analyse aux spécificités de chaque catégorie. un fait réel peut être relayé sous différentes formes (représentations) : un extrait audio/vidéo, un article de presse, une dépêche afp, un document wikipédia, un tweet, etc. il peut être représenté par une spécification unique, par exemple sous la forme d'une entité nommée dans une base de connaissance comme wikidata ou dbpedia. a l'ina (institut national de l'audiovisuel), nous utilisons un référentiel interne appelé la grille d'indexation, associée aux notices évoquant un évènement donné. cette appellation reviendra souvent dans la suite de cet article. plusieurs tâches s'imposent pour l'analyse des évènements médiatiques : l'extraction qui vise à repérer les segments pertinents dans les transcriptions textuelles ; la détection, réalisée par regroupement (clustering) de ces extraits ; l'identification qui consiste à les associer à des références connues permettant une reconstitution plus fidèle des faits réels à partir de leurs différentes représentations médiatiques ; enfin, la recherche sémantique, basée sur le calcul de similarités entre évènements, permet une exploration plus fine et pertinente de ces derniers. ## état de l'art la détection et l'analyse des évènements médiatiques ont fait l'objet de nombreuses recherches dans différents contextes, exploitant diverses approches en traitement du langage naturel et en apprentissage automatique. mazoyer @xcite propose une approche de détection des évènements à partir de documents hétérogènes tels que les tweets et les articles de presse en ligne. ce travail met en évidence la propagation de l'information entre les réseaux sociaux et les médias traditionnels, les relations entre la popularité d'un évènement sur twitter et sa couverture par les médias, ainsi que l'impact des réseaux sociaux sur la production d'informations dans les médias. l'approche repose sur des algorithmes de clustering dynamique comme first story detection (allan, 2002) et la détection de communauté @xcite ainsi que l'utilisation des représentations textuelles générées par tf-idf, word2vec @xcite et @xcite . l'auteur de @xcite s'intéresse à l'analyse et au suivi des évènements historiques à travers la presse. son travail repose sur le regroupement des articles décrivant un même évènement à l'aide de représentations vectorielles et d'algorithmes de clustering (k-means (macqueen, 1967), louvain @xcite ) intégrant des fenêtres temporelles pour mieux capter les relations entre évènements. des représentations vectorielles (tf-idf, bert, sentence-bert @xcite ) sont utilisées pour le clustering. une approche de recherche enrichie basée sur des requêtes structurées (quoi ? quand ? où ? et qui ?) est également proposée, en s'appuyant sur des outils comme elasticsearch et okapi bm25 @xcite . les auteurs de @xcite proposent une méthodologie combinant apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et validation humaine pour détecter les tempêtes médiatiques à partir d'un large corpus d'articles de presse américaines couvrant la période 1996-2016. l'approche repose sur l'extraction d'entités nommées, l'analyse thématique (tropic modeling) et la détection d'éléments narratifs (complication, résolution, succès) à l'aide du modèle @xcite , ainsi que d'embeddings textuels à l'aide du modèle all-mpnet-base-v2 1 . l'algorithme non supervisé prophet @xcite est utilisé pour détecter les anomalies et les pics dans les signaux analytiques. tarekegn @xcite utilise des llm sur la base gdelt @xcite pour détecter, regrouper et résumer les évènements. l'approche consiste à appliquer un pré-traitement des données avec keybert (grootendorst, 2020) pour l'extraction de mots-clés, suivi du calcul d'embeddings textuels avec le modèle text-embedding-ada-002 foot_0 . en post-traitement, le clustering est réalisé avec k-means et hdbscan @xcite , et les évènements sont résumés automatiquement à l'aide du llm utilisé, avec un étiquetage thématique utilisant gpt-3.5-turbo-instruct basé sur le référentiel iptc foot_1 . les auteurs de @xcite utilisent les embeddings pour structurer les évènements du corpus gdelt. des modèles d'extraction d'entités nommées et de thématisation sont également utilisés pour extraire des informations clés et identifier les sujets des articles (ex. brutalité policière, élection présidentielle). un regroupement temporel (ex. par mois) est effectué pour garantir que les embeddings capturent le contexte pertinent. deux approches d'embeddings sont comparées : sif(smooth inverse frequency) @xcite et un réseau siamois. cette revue de l'état de l'art met en évidence la diversité des approches explorées pour la détection et l'analyse des évènements médiatiques. toutefois, plusieurs limites communes émergent, notamment l'absence d'évaluation sur des corpus audiovisuels et l'exploitation partielle des avancées récentes en traitement du langage naturel. ces observations soulignent la nécessité de recherches complémentaires pour améliorer les performances des modèles sur ces tâches.