Méthodologie d'étude de la réthorique du procés Mazan

Le procès Mazan, par sa complexité, sa durée et la multiplicité des acteurs impliqués, a nécessité la mise au point d’une méthodologie analytique innovante, combinant sciences humaines, traitement automatique du langage naturel (NLP) et intelligence artificielle.

L’objectif était de capturer de manière fine les stratégies rhétoriques déployées par les différents intervenants et de rendre explicite la construction implicite des argumentaires en contexte judiciaire.

Cet article détaille les principales étapes méthodologiques suivies, les outils techniques mobilisés, les limites identifiées, ainsi que les recommandations formulées pour améliorer la robustesse et la reproductibilité de ce type d’étude. Il se veut un complément technique et pratique à l’article principal d’analyse rhétorique du procès Mazan.

Pour obtenir plus de détails sur le procés et les conclusions de notre étude vous pouvez vous référer à l’article suivant:

Analyse de la rhetorique judiciaire: le cas du proces de mazan

Introduction à la méthodologie analytique du procès Mazan

Le procès Mazan, marqué par sa complexité exceptionnelle, sa durée, et la multiplicité des intervenants, a exigé le développement d’une méthodologie hybride novatrice mêlant sciences humaines, linguistique computationnelle et intelligence artificielle.

L’objectif central de cette approche était de saisir finement les stratégies rhétoriques mises en œuvre par les différents acteurs judiciaires (accusés, avocats, experts) et de rendre explicite la dimension implicite des argumentaires judiciaires.

Le présent article détaille précisément les principales étapes méthodologiques employées, les outils techniques utilisés, les limites identifiées, ainsi que des recommandations visant à renforcer la robustesse et la reproductibilité des analyses futures.

Il constitue un complément technique et opérationnel à l’article principal sur l’analyse rhétorique du procès Mazan, disponible ici :

Analyse de la rhetorique judiciaire: le cas du proces de mazan

Contexte du corpus d’étude

Le corpus utilisé dans cette étude provient principalement des retranscriptions publiques en direct réalisées sur les réseaux sociaux (fils X/Twitter) par trois journalistes présentes aux audiences :

• Juliette Campion – @JulietteCampion
• Marion Dubreuil – @MarionDub
• Valérie Manteau – @ManteauV

Le corpus consolidé final comprend 205 248 mots répartis en 5 953 tweets.

Ce choix s’explique par la disponibilité publique immédiate de ces sources et leur degré de complétude suffisant pour l’analyse, tout en reconnaissant leur caractère non exhaustif. Des compléments ponctuels ont été apportés à partir de notes d’audience, d’articles de presse et de pièces procédurales publiques afin de renforcer ponctuellement l’analyse et de combler certaines lacunes.

Cette source induit néanmoins plusieurs contraintes méthodologiques importantes : une couverture fragmentée des audiences, une attribution parfois imprécise des propos aux locuteurs, et des biais éventuels liés à la sélection éditoriale opérée par les journalistes (choix des séquences rapportées, reformulations éventuelles pour clarté ou concision).

Justification des choix méthodologiques

Face à ces contraintes, nous avons opté pour une méthodologie hybride combinant des traitements manuels qualitatifs (annotation experte, typologie argumentaire fine) et des techniques automatisées de traitement automatique du langage naturel (NLP). Ce double volet permet d’allier précision analytique humaine à la puissance et à l’efficacité de l’intelligence artificielle, en particulier des modèles de langage avancés (LLM).

L’usage conjoint du NLP classique (spaCy, POS tagging, coreferee) et des modèles LLM (OpenAI o3 et 4o) garantit une complémentarité des approches : le NLP classique fournit une analyse stable et explicable, tandis que les modèles avancés permettent des traitements complexes tels que la segmentation intelligente du discours, l’attribution automatisée des catégories argumentatives, et une reformulation cohérente des extraits discursifs.

Enjeux éthiques et précautions méthodologiques

La sensibilité du contexte judiciaire et le caractère médiatique du procès ont imposé plusieurs précautions méthodologiques importantes :

• Anonymisation : chaque accusé, victime ou témoin cité dans les exemples analytiques publiés est anonymisé, sauf en cas de référence explicite dans les sources publiques officielles.
• Respect du cadre juridique : la méthodologie respecte scrupuleusement les règles relatives au traitement des données personnelles et à la présomption d’innocence.
• Validation humaine systématique : malgré l’automatisation, toutes les conclusions ou classifications majeures ont fait l’objet d’une validation manuelle rigoureuse par l’équipe transdisciplinaire.

Étapes principales de la méthodologie

La méthodologie développée dans le cadre de l’étude rhétorique du procès Mazan se décompose en plusieurs phases clairement identifiées. Chacune d’entre elles associe étroitement des opérations manuelles d’analyse qualitative à des traitements informatiques automatisés.

Ce double niveau de traitement permet d’assurer à la fois la robustesse analytique, la reproductibilité des résultats, et une optimisation du temps de traitement face à la volumétrie importante du corpus. Voici les étapes détaillées.

A. Préparation

La phase de préparation constitue la fondation essentielle de l’analyse. Elle a pour objectif principal d’obtenir un corpus propre, structuré et exploitable. Cela inclut une compréhension approfondie du contenu, une organisation rigoureuse des données, et la résolution des premières ambiguïtés contextuelles, conditionnant ainsi la qualité des traitements ultérieurs.

• Volet manuel : lecture intégrale du corpus, repérage minutieux des locuteurs, découpage en « unités discursives » cohérentes (≈ 1 280 segments).
• Volet informatique : normalisation technique du texte (gestion des unicodes, harmonisation typographique), horodatage approximatif, détection automatique des entités nommées avec spaCy (modèle fr_core_news_lg).

B. Extraction

La phase d’extraction vise à identifier précisément les arguments contenus dans chaque unité discursive du corpus. Elle implique une collaboration étroite entre une lecture humaine spécialisée et une segmentation automatique assistée par des modèles d’intelligence artificielle, permettant ainsi d’optimiser la précision et la pertinence des éléments extraits.

• Volet manuel : annotation directe in situ des arguments en appliquant la typologie argumentative préalablement définie.
• Volet informatique : segmentation du discours par combinaison de règles heuristiques et de modèles LLM (OpenAI modèle o3 pour le découpage précis, modèle 4o pour la reformulation des extraits et l’attribution explicite des rôles argumentatifs).

C. Classification

La phase de classification est centrale pour structurer les données en catégories argumentatives précises et reproductibles. L’objectif est de garantir une cohérence forte des annotations tout en tirant parti des capacités prédictives des modèles informatiques spécialisés en classification automatique du texte.

• Volet manuel : double codage systématique par deux annotateurs experts, validation statistique de la cohérence inter-annotateurs avec un coefficient de Cohen κ = 0,82.
• Volet informatique : fine-tuning d’un modèle CamemBERT sur un jeu annoté de référence (700 exemples validés), suivi d’une classification automatique du reste du corpus (macro-F1 = 0,74).

D. Enrichissement

La phase d’enrichissement permet d’approfondir l’analyse par l’identification de regroupements thématiques et sémantiques des arguments. L’objectif est d’obtenir une cartographie détaillée des arguments et des stratégies rhétoriques, facilitant ainsi l’interprétation qualitative et la mise en évidence de régularités discursives non triviales.

• Volet manuel : tri et catégorisation fine des arguments par intervenant (accusé ou avocat), et résolution qualitative des cas ambigus.
• Volet informatique : vectorisation des arguments à l’aide de sentence-transformers, puis clustering automatique via AgglomerativeClustering (tests en cours avec HDBSCAN pour améliorer la robustesse et l’interprétabilité).

E. Métriques rhétoriques

La phase dédiée aux métriques rhétoriques vise à quantifier et visualiser les registres discursifs dominants (pathos, logos, ethos) présents dans les argumentations. Ce volet permet une analyse plus nuancée des stratégies discursives utilisées au cours du procès, en associant des calibrations manuelles rigoureuses à des analyses statistiques automatisées.

• Volet manuel : sélection et calibration experte d’exemples représentatifs pour les registres rhétoriques fondamentaux (pathos, logos, ethos).
• Volet informatique : pondération automatique des arguments à partir des scores d’attention calculés par les modèles LLM, et analyses fréquentielles des marqueurs lexicaux spécifiques.

F. Validation croisée

La phase de validation croisée garantit la qualité des résultats finaux en soumettant l’ensemble des analyses à des cycles réguliers de contrôle et d’ajustement. Cette approche itérative permet de corriger les biais éventuels, d’améliorer continuellement les modèles utilisés, et d’assurer la robustesse analytique du projet.

• Volet manuel : réunions hebdomadaires d’arbitrage pour résoudre les discordances entre annotateurs ou résultats informatiques.
• Volet informatique : mise à jour régulière des modèles par re-scoring automatique après correction manuelle, afin d’améliorer continuellement leur précision et leur efficacité.

Outils et algorithmes

Le choix des outils et algorithmes est déterminant pour garantir l’efficacité, la fiabilité et la reproductibilité du protocole méthodologique. Cette sélection s’est faite sur des critères précis : compatibilité avec la langue française judiciaire, maturité technique, explicabilité des résultats, et adaptabilité aux contraintes particulières du corpus du procès Mazan. Voici les principales solutions retenues, structurées par catégories fonctionnelles.

Ce projet mobilise une chaîne technique mixte, combinant des outils classiques de traitement automatique du langage (NLP), des modèles de langage de dernière génération (LLM), et des algorithmes statistiques ou de clustering. Chacun de ces outils intervient à une étape précise du pipeline, de la segmentation initiale à la visualisation finale. La priorité a été donnée à des solutions interprétables, reproductibles et adaptées au français judiciaire contemporain.

Modèles de langage (LLM)

Les modèles de langage de dernière génération (LLM) d’OpenAI constituent un élément-clé du dispositif méthodologique. Leur utilisation permet un traitement linguistique sophistiqué, à la fois pour structurer finement les discours analysés et pour automatiser des tâches complexes telles que la segmentation argumentaire ou l’attribution typologique précise.

• Modèle o3 : utilisé pour la segmentation des discours en unités argumentatives cohérentes, et pour la désambiguïsation des locuteurs dans les tweets ambigus ou imprécis.
• Modèle 4o : mobilisé pour la reformulation contrôlée des segments (suppression des bruitages, homogénéisation syntaxique), et pour l’attribution explicite des arguments à des catégories prédéfinies (déni, déresponsabilisation, etc.).

2. NLP classique

Le NLP classique constitue un socle stable et interprétable de l’analyse linguistique automatisée. Ces outils sont indispensables pour extraire des éléments factuels du texte, clarifier les références internes au discours, et préparer les données pour des traitements plus sophistiqués en aval.

• spaCy (modèle fr_core_news_lg) : extraction de noms propres, lieux, dates, détection des entités (NER), et lemmatisation.
• Pattern : extraction de parties du discours (POS), analyse de sentiment rudimentaire (utile pour calibrer les émotions dominantes dans certaines séquences).
• coreferee : résolution des co-références pour relier les pronoms et expressions vagues à leurs antécédents explicites.

3. Clustering et visualisation des argumentations

Le clustering et la visualisation interactive permettent une exploration intuitive et approfondie des régularités sémantiques et argumentatives du corpus. Ces techniques facilitent l’interprétation des données complexes et aident à détecter des structures émergentes dans les discours.

• UMAP : réduction de dimensionnalité pour visualiser des groupes d’arguments selon leur proximité sémantique dans l’espace vectoriel.
• HDBSCAN : regroupement automatique d’arguments similaires, avec détection des outliers. Particulièrement utile pour repérer des motifs rhétoriques émergents.
• TSNE : visualisation des séquences argumentatives par audience, avec des nuages représentant les tonalités dominantes (pathos, logos, etc.).

Statistiques lexicales et indicateurs

L’analyse quantitative du corpus est essentielle pour identifier des régularités, des spécificités lexicales et des tendances discursives. Cette étape permet non seulement de valider empiriquement la pertinence des typologies retenues, mais également de révéler des termes-clés ou des marqueurs linguistiques significatifs dans les différentes stratégies argumentatives.

Les méthodes statistiques choisies apportent une rigueur analytique complémentaire à l’approche qualitative et facilitent une interprétation plus robuste des résultats obtenus.

• Pandas : structuration du corpus en tableaux, nettoyage des données textuelles (gestion des doublons, des valeurs manquantes), et calcul de fréquences absolues et relatives des termes.
• scikit-learn : application du TF‑IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) afin d’identifier les termes les plus discriminants selon leur spécificité à certaines catégories argumentatives. Tests statistiques χ² pour vérifier la significativité des associations entre les mots et les typologies discursives.

Ces analyses lexicales et statistiques offrent ainsi une assise quantitative solide à notre interprétation qualitative du discours. Elles renforcent la validité méthodologique du projet en permettant d’identifier précisément quels mots, expressions ou constructions linguistiques caractérisent spécifiquement chaque catégorie argumentative étudiée.

Cartographie interactive

Pour faciliter l’interprétation et l’exploration des résultats obtenus à partir des différentes analyses, nous avons développé une interface de visualisation interactive. Cette interface permet de présenter les données complexes sous une forme accessible et intuitive, favorisant ainsi une meilleure compréhension des dynamiques argumentatives et des évolutions discursives observées tout au long du procès.

• Plotly Dash : interface de visualisation interactive permettant de suivre, par audience ou par intervenant, l’évolution des registres rhétoriques, des postures, et des typologies argumentatives.

Cette architecture modulaire permet une grande flexibilité : chaque composant peut être remplacé ou enrichi par une autre solution plus adaptée au contexte.

Par exemple, l’usage de LLM alternatifs (comme Mistral ou Claude), de modèles de sentiment spécifiques au français, ou d’outils de co-référence neuronaux sont envisagés pour une future version. L’objectif reste d’atteindre un équilibre entre précision, interprétabilité et automatisation, dans un cadre reproductible et transparent.

En somme, cette cartographie interactive représente un levier essentiel pour l’appropriation collective des résultats de recherche, permettant à différents publics (chercheurs, juristes, journalistes, grand public) d’explorer les stratégies rhétoriques et les argumentations avec clarté et profondeur. Elle constitue ainsi une étape clé vers une analyse plus démocratique et transparente du discours judiciaire.

Réutilisabilité de la démarche

La méthodologie développée dans ce projet a été pensée pour être modulable, reproductible et adaptable à d’autres corpus judiciaires. Elle repose sur un enchaînement d’étapes clairement identifiables (segmentation, typologie, classification, visualisation), combinant des traitements manuels et automatisés.

Cependant, à ce stade, l’ensemble du code, des scripts et des modèles entraînés n’est pas encore publié dans un dépôt accessible. Ils pourront être partagés à la demande, selon les besoins des chercheurs ou institutions intéressées, et dans le respect du cadre éthique défini.

Paramétrage souple de la typologie

La typologie des arguments (déni, déresponsabilisation, etc.) est configurable via un fichier YAML, dans lequel il est possible de définir ses propres catégories et sous-catégories.

Cette flexibilité permet d’adapter la démarche à d’autres types de procès ou d’enquêtes : corruption politique, criminalité économique, violences institutionnelles, etc. La logique reste la même : construire un cadre interprétatif, puis projeter les segments de discours dans cette grille.

Pipeline modulaire

Le processus est structuré en modules indépendants : segmentation (manuelle ou par LLM), classification (à base de règles, de modèles ou de fine-tuning), enrichissement (clustering, annotation), visualisation (graphes interactifs, chronologies, etc.).Cette architecture permet de remplacer un composant (LLM, classifieur, modèle de clustering) sans reconfigurer l’ensemble. Elle facilite également les tests comparatifs entre approches supervisées et non supervisées.

Scripts reproductibles et ouverture à l’open-source

Les scripts Python sont organisés en notebooks (exploration, extraction, annotation) et en modules réutilisables (prétraitement, modélisation, visualisation).Une version documentée sera rendue disponible sous licence MIT via un dépôt GitHub (mazan-rhetoric). Les prérequis techniques, les jeux de données d’exemple et les consignes d’annotation seront intégrés à ce package. La logique open-source vise à encourager la reproductibilité, la critique, et l’enrichissement collectif.

Une structure pensée pour la scalabilité (à valider)

Bien que la méthodologie n’ait pas encore été testée sur d’autres procès, elle a été explicitement structurée pour pouvoir l’être. Tous les paramètres de typologie, de segmentation, de classification et d’affichage sont configurables.

Cela devrait permettre de reproduire l’analyse sur d’autres corpus judiciaires dès lors qu’un ensemble suffisant de données est disponible (retranscriptions, identifiants, etc.). La scalabilité reste donc à démontrer empiriquement, mais elle est au cœur de l’architecture conceptuelle du projet.

Conclusion sur la réutilisabilité

En résumé, même si la totalité des ressources n’est pas encore en libre accès, la méthodologie est conçue pour être partagée, adaptée et discutée. Les personnes ou institutions intéressées par une réutilisation du protocole (universitaires, journalistes, associations, institutions judiciaires) peuvent prendre contact pour obtenir les éléments nécessaires selon leurs besoins.

Une documentation complète est en cours de rédaction pour accompagner la diffusion encadrée de ces outils.

Pistes d’amélioration

Cette première version du protocole a permis de construire une typologie robuste, de classifier plusieurs milliers d’arguments, et d’extraire des régularités rhétoriques significatives. Mais elle reste perfectible. Les pistes suivantes esquissent des extensions fonctionnelles ou analytiques qui pourraient enrichir l’approche dans des itérations futures. Certaines nécessitent des ressources supplémentaires, d’autres un affinement conceptuel ou technologique. Toutes restent à expérimenter dans un cadre méthodologiquement contrôlé.

Topic modeling dynamique

Actuellement, l’analyse thématique est statique, fondée sur la typologie prédéfinie. Un modèle de topic modeling dynamique (LDA séquentiel, BERTopic temporel) permettrait de suivre l’évolution des thématiques au fil des jours ou des audiences. Cela offrirait une visualisation diachronique des préoccupations, des arguments ou des registres dominants. Par exemple : quels thèmes émergent dans les plaidoiries finales par rapport aux interrogatoires initiaux ?

Stance detection contextuelle

Au-delà de la classification des arguments, il serait utile de détecter automatiquement la position implicite de l’énonciateur (pro-accusé, pro-victime, neutre, ambivalent). Des modèles de stance detection permettent cela, mais nécessitent un corpus annoté en amont. Cette détection pourrait affiner la compréhension des prises de position, surtout lorsque la posture défensive n’est pas explicite. Elle permettrait aussi de mieux distinguer les récits factuels des stratégies de justification.

Analyse émotionnelle multi-label

La catégorisation en pathos/logos/ethos reste utile, mais elle masque la complexité des émotions exprimées ou suggérées. Une analyse émotionnelle multi-label (via modèles pré-entraînés ou fine-tuning spécifique) pourrait extraire des émotions telles que la colère, la honte, la culpabilité, la peur ou la sidération. Cela ouvrirait la voie à une cartographie émotionnelle fine du procès, notamment pour visualiser les séquences les plus marquées affectivement.

Cartographie conceptuelle par co-occurrence

La construction de graphes de co-occurrence sémantique (entre concepts, entités, émotions, qualificatifs) permettrait de représenter les associations dominantes autour de notions centrales comme le consentement, la violence ou la responsabilité. Ce type de cartographie serait particulièrement utile pour montrer comment certains concepts sont cadrés, contournés ou niés selon les intervenants. Cela pourrait se combiner avec des visualisations interactives type réseau.

Politesse et (im)politesse comme marqueur d’ethos

Les formes de politesse, de distance, d’agressivité ou d’ironie constituent des indices d’ethos discursif : elles marquent la posture de l’énonciateur face à l’institution judiciaire, à l’autre partie ou à sa propre responsabilité. Un module dédié à l’analyse des marqueurs de (im)politesse (formules d’adresse, adoucisseurs, tournures évasives, attaques directes) permettrait de mieux cerner les positionnements éthiques implicites dans les discours.

Détection d’incohérences argumentatives

Certains accusés ou avocats peuvent, au fil des audiences, changer de version, se contredire ou reformuler des éléments de manière incompatible. L’usage de modèles de Natural Language Inference (NLI) — capables de détecter contradiction, neutralité ou implication entre deux énoncés — pourrait permettre de repérer automatiquement ces incohérences. Cela fournirait un outil puissant pour évaluer la stabilité ou l’évolution des récits défensifs.

Ces pistes ne constituent pas une feuille de route figée, mais un ensemble d’ouvertures possibles pour enrichir la lecture du procès. Elles demanderaient pour certaines un corpus plus riche (audio, annotations émotionnelles, suivi longitudinal), mais s’inscrivent dans la logique critique, qualitative et computationnelle qui guide ce travail. Elles traduisent aussi l’ambition de construire une approche outillée de la parole judiciaire, à la fois rigoureuse, transparente et évolutive.

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Zones d’ombre et limites

Comme tout travail empirique sur un corpus non conçu à des fins scientifiques, cette analyse présente des limites importantes. Certaines tiennent à la nature même des sources (tweets journalistiques, notes de procès), d’autres aux outils d’analyse automatique encore perfectibles, ou aux choix de modélisation discursive.

Ces zones d’ombre n’invalident pas les résultats, mais appellent à la prudence dans leur interprétation, et ouvrent la voie à des ajustements méthodologiques pour de futures recherches.

Couverture partielle et inégalités de la source

Les retranscriptions disponibles proviennent de fils X/Twitter tenus par des journalistes et autrices présentes à l’audience. Il ne s’agit pas de comptes rendus exhaustifs ni continus : certaines journées du procès sont peu ou pas couvertes, et même à l’intérieur d’une journée, des absences ponctuelles (pauses, retards, fatigue) peuvent entraîner des trous de narration.

Les propos ne sont pas intégralement retranscrits et les séquences retenues correspondent souvent à des passages saillants. Il n’existe à ce jour aucune mesure précise du temps de parole, ni de quantification homogène de la durée ou de l’intensité des interventions.

Afin de réduire ces lacunes à l’avenir, il serait idéal d’intégrer des mécanismes de vérification croisée ou des protocoles de collaboration entre plusieurs journalistes ou observateurs judiciaires présents à l’audience, permettant une couverture plus systématique et homogène. À défaut d’une retranscription exhaustive officielle, une méthodologie collaborative rigoureuse entre observatrices formées spécifiquement pourrait être envisagée.

Attribution incertaine des locuteurs

Dans de nombreux cas, les propos sont attribués de manière vague (« un avocat », « le public », « un accusé »), sans identifiant univoque. Ce flou s’applique non seulement aux avocat.es, mais aussi aux accusés, à la victime, aux juges, aux témoins ou aux experts.

Cette imprécision limite les analyses différentielles (par profil, rôle, récidive, genre, etc.), et nuit à l’alignement précis entre argument et énonciateur. Elle oblige à des inférences fragiles ou à exclure certaines unités discursives ambiguës.

Elle pourrait être atténuée par l’adoption systématique d’une codification minimale en temps réel, par exemple via des identifiants anonymes mais standardisés (Accusé 1, Avocat Défense 2, Magistrat A). Ceci permettrait une analyse plus fine et éviterait les inférences hasardeuses tout en préservant l’anonymat.

Effet journaliste et médiation discursive

Bien qu’il semble que ce ne soit pas le cas ici, et que les retranscriptions semblent être au plus proche de ce qu’il s’est passé dans la salle d’audience, il peut arriver que des journalistes exercent une médiation éditoriale, qui peut influer sur la nature du corpus :

• sélection des passages jugés significatifs
• reformulations des propos pour les rendre compréhensibles ou attractifs sur un réseau social
• ponctuation selon la perception.

Certaines séquences sont ainsi mises en valeur, d’autres omises. Il est aussi probable que certaines inflexions de sens (humour, gêne, hésitation, emphase) soient atténuées ou mal retranscrites. Le support, bien que riche, n’a pas le statut d’un verbatim judiciaire ou d’une retranscription certifiée.

Pour limiter cet effet médiatique, une sensibilisation spécifique des journalistes couvrant les procès pourrait être mise en place, incluant une formation dédiée à la rigueur de retranscription, à l’identification des registres discursifs, ainsi qu’à la neutralité linguistique. La certification ou labellisation des retranscriptions par des experts indépendants pourrait également renforcer la fiabilité analytique du corpus.

Détection émotionnelle et limites des modèles

Les modèles actuels de NLP – qu’ils soient classiques ou fondés sur des LLM – peinent à détecter des registres comme l’ironie, le sarcasme ou les doubles sens, en particulier dans un contexte aussi sensible et codifié que celui du tribunal.

L’intonation, les mimiques, les silences, les rires (ou leur absence) sont absents du corpus. Certains arguments peuvent ainsi être mal interprétés ou mal catégorisés par les outils automatiques. Cela touche particulièrement la détection d’émotions complexes ou ambiguës.

Pour dépasser les limites actuelles des modèles de NLP, une démarche hybride combinant l’analyse automatique à une validation manuelle par des linguistes ou psychologues judiciaires serait pertinente. De plus, à terme, l’inclusion d’enregistrements audio ou vidéo pourrait enrichir les modèles par des données non verbales (intonation, pauses, rythme), améliorant ainsi significativement la détection des nuances émotionnelles.

Biais de confirmation de la typologie

La typologie élaborée met l’accent sur les stratégies de défense des accusés. Elle capture bien les justifications, rationalisations ou tentatives de déplacement de responsabilité.

En revanche, elle est moins adaptée à l’analyse des propos de la partie civile, des juges ou des experts, dont le discours répond à d’autres logiques (reconnaissance, récit, cadrage juridique). Certains arguments de la victime ou de l’accusation échappent donc au cadre initialement défini. Ce biais structurel limite l’analyse comparative entre les postures argumentatives des différentes parties.

Pour pallier ce biais, des typologies complémentaires pourraient être développées spécifiquement pour l’accusation, les experts et la partie civile. Des catégories argumentatives supplémentaires, adaptées à chaque type d’intervention, permettraient d’obtenir une analyse plus exhaustive et équilibrée du corpus.

Conclusion partielle sur les zones d’ombres et limites

Ces limites ne sont pas marginales : elles conditionnent la portée des résultats, et appellent à une vigilance critique. Mais elles peuvent aussi être vues comme des leviers d’amélioration pour les versions futures du protocole d’analyse, en particulier si l’on accède à des sources plus complètes (transcriptions audio, PV d’audience), à des métadonnées plus précises (horodatage, identifiant de locuteur), ou à des modèles mieux calibrés pour le discours judiciaire francophone.

Recommandations pour futurs procès

Les recommandations qui suivent découlent directement de l’approche adoptée dans ce travail : une analyse discursive et computationnelle des arguments mobilisés au sein d’un procès pénal collectif. Elles visent à améliorer la qualité des données disponibles pour de futures études de même nature.

Il ne s’agit pas de prescriptions générales ni de critiques institutionnelles : la justice a ses propres logiques, contraintes procédurales, limites humaines ou juridiques. Le manque de retranscription intégrale est en partie lié à ces réalités.

Ces propositions doivent donc être lues comme des pistes techniques et méthodologiques spécifiques à une finalité analytique bien délimitée.

Retranscriptions exhaustives ou captation audio

Une captation complète des audiences, qu’il s’agisse de retranscriptions textuelles intégrales ou d’enregistrements audio associés à une diarisation automatique, permettrait une restitution plus fidèle des interactions. Elle faciliterait l’analyse temporelle (temps de parole, interruptions, silences) et l’extraction de séquences discursives complètes.

Cette recommandation suppose évidemment des garde-fous juridiques (anonymisation, droits à la vie privée, respect des parties) et une réflexion institutionnelle sur la nature publique ou non des débats judiciaires.

Horodatage précis et identifiants stabilisés

L’annotation temporelle (à la minute, voire à la seconde) des interventions, couplée à un identifiant standardisé par locuteur, faciliterait le suivi des échanges et l’analyse comparative entre séances.

Ce type de métadonnée est crucial pour segmenter les discours, détecter les ruptures d’énonciation, et structurer le corpus. Il serait souhaitable, dans un cadre de recherche ou de veille publique, de pouvoir disposer d’un schéma minimal d’indexation par intervenant (rôle, fonction, session).

Métadonnées systématiques sur les intervenants

Un enrichissement systématique des données par métadonnées (rôle exact, partie représentée, numéro de séquence, type d’intervention) permettrait des requêtes complexes : par exemple comparer les arguments entre plusieurs avocats, distinguer les registres émotionnels des témoins vs ceux des experts, etc.

Il ne s’agit pas d’un usage judiciaire immédiat, mais d’un enjeu de documentation pour la réutilisation scientifique ou journalistique des débats.

Glossaire partagé des termes, personnes et concepts

La publication, en parallèle des audiences, d’un glossaire commun (listant les acronymes juridiques, les parties prenantes, les concepts techniques ou médicaux) permettrait de réduire l’ambiguïté dans l’analyse automatique, notamment en reconnaissance d’entités nommées (NER) et en désambiguïsation contextuelle. C’est aussi un outil d’accessibilité pour le grand public et les journalistes non spécialisés.

Formation spécifique des observateurs et journalistes

Une formation spécifique sur les enjeux linguistiques et discursifs en contexte judiciaire pourrait être proposée aux journalistes, chercheurs ou observateurs autorisés à couvrir ces procès. Cette formation permettrait d’améliorer la précision des retranscriptions et renforcerait leur pertinence analytique.

Elle pourrait inclure :

• Des ateliers pratiques sur la prise de notes fidèle en audience judiciaire (gestion des pauses, hésitations, silences).
• Une sensibilisation aux biais discursifs inconscients (sélection, accentuation, omission).
• Une initiation à l’utilisation d’outils simples d’aide à la retranscription (comme l’annotation rapide et structurée en direct).

Création d’un comité de suivi ou validation interdisciplinaire

Pour renforcer la robustesse analytique des retranscriptions et des corpus constitués, la création d’un comité indépendant de suivi composé de linguistes, juristes, psychologues judiciaires et journalistes pourrait être envisagée.

Ce comité assurerait une veille sur la fidélité des retranscriptions, faciliterait la résolution rapide d’ambiguïtés discursives, et pourrait apporter une caution scientifique ou professionnelle aux retranscriptions diffusées publiquement.

Conclusion partielle sur les recommandations

Ces recommandations sont donc à comprendre comme des leviers d’amélioration pour les projets d’analyse computationnelle ou discursive de la parole judiciaire. Elles s’inscrivent dans une logique de recherche reproductible, de transparence interprétative, et d’ouverture de la justice à l’analyse critique — sans ignorer les tensions que cela peut engendrer avec le cadre légal, la confidentialité des débats, ou les exigences de sérénité de la procédure.

Conclusion

Une méthodologie expérimentale et modulaire

Ce travail démontre la faisabilité et la pertinence d’une approche méthodologique hybride combinant expertise humaine et traitements automatiques avancés (NLP classique, modèles de langage type LLM). Cette stratégie a permis l’analyse systématique d’un corpus judiciaire complexe, comprenant plusieurs milliers de segments discursifs extraits, classifiés et visualisés.

Grâce à cette démarche modulaire, nous avons pu identifier non seulement les arguments mobilisés durant les audiences, mais aussi les stratégies rhétoriques et les registres discursifs utilisés par les différents intervenants. Ce travail offre ainsi une perspective inédite sur la manière dont les discours sont construits en contexte judiciaire, tout en mettant en lumière les enjeux techniques liés à leur analyse automatisée.

Des objectifs clairs : reproductibilité et transparence

La méthodologie proposée répond à deux ambitions principales :

• Reproductibilité : chaque étape du protocole est documentée et paramétrable, permettant à d’autres équipes de recherche ou institutions judiciaires de l’adapter à leurs propres corpus.
• Transparence : les outils utilisés sont clairement définis, les limites méthodologiques explicitement assumées, afin de garantir une interprétation rigoureuse des résultats obtenus.

Cette transparence méthodologique est essentielle pour favoriser une appropriation collective de ces techniques analytiques et ouvrir la voie à une meilleure compréhension du discours judiciaire à travers des approches empiriques et reproductibles.

Des limites techniques comme leviers d’amélioration

Si cette première version présente certaines limites techniques—telles que l’hétérogénéité du corpus initial, l’attribution parfois incertaine des locuteurs ou les biais potentiels liés aux retranscriptions médiatisées—elles constituent également des opportunités d’amélioration méthodologique. Ces limites ne doivent pas être vues uniquement comme des obstacles, mais plutôt comme des points d’attention permettant d’affiner les processus futurs.

En détaillant ces limites, nous facilitons une interprétation prudente des résultats tout en posant des bases solides pour les prochaines versions améliorées de l’approche.

Vers un outillage technique partagé

En développant cette approche méthodologique, nous avons souhaité créer un outil technique adaptable qui pourra être mobilisé au-delà du seul contexte de ce procès spécifique. En rendant cette démarche modulaire, documentée et reproductible, nous espérons encourager la communauté scientifique, les acteurs judiciaires ou encore les journalistes à s’approprier ces outils d’analyse discursive avancée.

La diffusion progressive de scripts, de notebooks et de guides pratiques facilitera cette appropriation et permettra à d’autres équipes de contribuer à l’évolution collective de ces techniques.

Perspectives techniques et méthodologiques

Enfin, cette première mise en œuvre ouvre des perspectives méthodologiques concrètes pour approfondir l’analyse discursive automatisée. Parmi les pistes envisagées figurent l’intégration de modèles de détection des émotions complexes, l’analyse temporelle dynamique des argumentations, ou encore le perfectionnement des modèles de clustering et de classification.

À condition de pouvoir enrichir davantage les corpus de données, d’améliorer leur structuration et d’affiner les outils d’analyse, cette méthodologie pourra fournir des insights toujours plus précis et utiles à la compréhension du fonctionnement discursif de la justice.