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Je suis professeur à l’Université de Montréal au Département de science politique et chercheur invité au Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle. Mes recherches portent principalement sur la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Je m’intéresse également aux institutions législatives et au développement politique comparatif. Je suis actuellement le directeur du programme de premier cycle en analyse des mégadonnées à l’Université de Montréal.

Polarisation politique, désinformation et données textuelles

J’étudie actuellement la polarisation politique et la propagation de la désinformation sur les réseaux sociaux avec le Complex Data Lab. Dirigé par Reihaneh Rabbany, l’objectif du laboratoire est de développer des méthodologies pour analyser des ensembles de données complexes en utilisant des techniques de modèles linguistiques à grande échelle, d’exploration de graphes, ainsi que des méthodes d’apprentissage non supervisé et supervisé. Nos initiatives de recherche interdisciplinaires rassemblent un groupe d’informaticiens du Mila et de politologues de l’Université de Montréal et de McGill. Vous pouvez en savoir plus sur ces projets ici et dans ma section de recherche actuelle.

Base de données sur les votes au Parlement canadien et étude du développement politique

Sur ce site, vous trouverez les registres de vote de tous les membres de la Chambre des communes et du Sénat canadiens ayant occupé un siège entre 1867 et 2020. Une partie de ces données a été utilisée dans mon livre primé Lost on Division: Party Unity in the Canadian Parliament ainsi que dans plusieurs autres publications récentes. Je mène aussi des recherches sur le développement des partis politiques et le comportement électoral des habitants du Bas-Canada entre 1792 et 1841, notamment à partir des registres de vote, des débats parlementaires et des journaux historiques. Mon approche pour étudier ces documents combine la science des données et des outils d’apprentissage automatique.