Antoine Lemor

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Je suis conseiller scientifique spécialisé à l’Institut national de santé publique du Québec (INSPQ), où je contribue aux travaux de la Direction du développement des individus et des communautés (DDIC). Je suis titulaire d’un doctorat en science politique de l’Université de Montréal (liste d’honneur du recteur, prix de la meilleure thèse du département). Mes recherches postdoctorales, financées par le FRQSC et accueillies par le CIRST et le RFICS sous la supervision du professeur François Claveau, ont porté sur les conditions dans lesquelles les savoirs scientifiques et la technologie acquièrent une influence sur le processus politique et en reconfigurent les dynamiques. Ma recherche reste organisée autour de ces questions : les politiques fondées sur les preuves, la crédibilité de l’expertise, les interfaces science-politique et l’impact de l’IA sur le processus politique.

Je développe des méthodes computationnelles rigoureuses et reproductibles, fondées sur l’intelligence artificielle, pour les sciences sociales et la santé publique, avec l’objectif de rendre l’analyse de données à grande échelle (texte, images, audio, vidéo) auditable et réplicable au moyen d’outils open source et d’infrastructures de recherche ouvertes. Je dirige le développement technique et l’apprentissage machine de Canadian Climate Framing (CCF), un observatoire pancanadien en direct de la couverture médiatique du climat contenant plus de 285 000 articles issus de 22 quotidiens, archivés à mesure qu’ils paraissent. À l’aide de méthodes fondées sur l’intelligence artificielle, nous collectons chaque jour les nouvelles climatiques et en extrayons les évènements et les informations à l’aide de modèles validés scientifiquement et publiés dans Scientific Data (Nature Portfolio). Avec Tristan Boursier, je codirige également YouPol, un observatoire du YouTube et TikTok politique qui archive, transcrit et analyse à l’aide de nos propres modèles plus de 70 000 vidéos et 13 millions de commentaires issus de plus de 100 chaînes en France, au Québec et aux États-Unis, y compris ce que les plateformes retirent. Comme CCF, la plateforme est autonome et fondée sur des modèles locaux. La base est accessible via un explorateur ou une API. J’ai également créé LLM Tool, un outil d’annotation combinant des LLM exécutés localement et des classifieurs BERT (présentation vidéo, API d’inférence).

Mes travaux ont été publiés dans Governance, Policy & Politics, Policy and Society, Science and Public Policy, Scientific Data (Nature Portfolio) et la Revue française de science politique, ainsi que dans des ouvrages collectifs chez Edward Elgar et aux Presses de l’Université de Montréal.

Dans le prolongement du développement de ces méthodes, je suis titulaire de contrats de recherche à l’ENAP (École nationale d’administration publique), où je travaille sur la souveraineté numérique et les flux de données transnationaux avec le professeur Guillaume Beaumier ; à l’Université de Montréal, où je développe les méthodes d’un projet sur l’influence des émotions sur l’utilisation des preuves scientifiques dans les débats parlementaires avec le professeur Éric Montpetit ; et au Centre d’analyse des politiques publiques (CAPP, Université Laval), où j’ai développé les modèles d’apprentissage automatique utilisés par le projet vitrinedemocratique.com. J’enseigne la science politique et l’analyse des politiques publiques à l’UQAM et à l’Université de Montréal, et je donne également des formations sur l’usage des méthodes computationnelles et de l’intelligence artificielle en recherche.