@inproceedings{gaudray-bouju-etal-2025-peut,
title = "Peut-on retrouver votre {\^a}ge {\`a} partir de la transcription de votre parole ?",
author = "Gaudray Bouju, Vanessa and
Mahamdi, Menel and
Eshkol-Taravella, Iris and
Barbedette, Ang{\`e}le",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes des 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.36/",
pages = "599--613",
language = "fra",
abstract = "L{'}identification et la classification des groupes sociaux {\`a} partir du langage constitue une pr{\'e}occupation sociolinguistique majeure. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une recherche de classification des locuteurs bas{\'e}e sur leur {\^a}ge. Pour ce faire, nous exploitons un corpus de donn{\'e}es du fran{\c{c}}ais oral, o{\`u} chaque locuteur est associ{\'e} {\`a} des m{\'e}tadonn{\'e}es, dont son {\^a}ge au moment de l{'}enregistrement. Notre objectif est de d{\'e}velopper des m{\'e}thodes d{'}apprentissage automatique capables de pr{\'e}dire la tranche d'{\^a}ge d{'}un locuteur {\`a} partir de son discours transcrit de l{'}oral, allant de l{'}apprentissage supervis{\'e} {\`a} l{'}ing{\'e}nierie de prompts sur des grands mod{\`e}les de langage. Cette t{\^a}che n{'}est pas seulement un d{\'e}fi technique, elle soul{\`e}ve {\'e}galement des questions fondamentales sur la nature de la variation linguistique et sur les liens entre le langage et la soci{\'e}t{\'e}. En effet, en identifiant les corr{\'e}lations entre certains traits linguistiques et l'{\^a}ge, notre projet contribue {\`a} enrichir notre compr{\'e}hension des m{\'e}canismes sous-jacents {\`a} la variation du langage et {\`a} ses implications dans la construction de l{'}identit{\'e} sociale. Son autre apport est de questionner les traits linguistiques classiquement imput{\'e}s {\`a} une tranche d'{\^a}ge afin de montrer leurs limites."
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<title>Peut-on retrouver votre âge à partir de la transcription de votre parole ?</title>
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<abstract>L’identification et la classification des groupes sociaux à partir du langage constitue une préoccupation sociolinguistique majeure. Dans cet article, nous présentons une recherche de classification des locuteurs basée sur leur âge. Pour ce faire, nous exploitons un corpus de données du français oral, où chaque locuteur est associé à des métadonnées, dont son âge au moment de l’enregistrement. Notre objectif est de développer des méthodes d’apprentissage automatique capables de prédire la tranche d’âge d’un locuteur à partir de son discours transcrit de l’oral, allant de l’apprentissage supervisé à l’ingénierie de prompts sur des grands modèles de langage. Cette tâche n’est pas seulement un défi technique, elle soulève également des questions fondamentales sur la nature de la variation linguistique et sur les liens entre le langage et la société. En effet, en identifiant les corrélations entre certains traits linguistiques et l’âge, notre projet contribue à enrichir notre compréhension des mécanismes sous-jacents à la variation du langage et à ses implications dans la construction de l’identité sociale. Son autre apport est de questionner les traits linguistiques classiquement imputés à une tranche d’âge afin de montrer leurs limites.</abstract>
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%T Peut-on retrouver votre âge à partir de la transcription de votre parole ?
%A Gaudray Bouju, Vanessa
%A Mahamdi, Menel
%A Eshkol-Taravella, Iris
%A Barbedette, Angèle
%Y Bechet, Frédéric
%Y Chifu, Adrian-Gabriel
%Y Pinel-sauvagnat, Karen
%Y Favre, Benoit
%Y Maes, Eliot
%Y Nurbakova, Diana
%S Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux
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%X L’identification et la classification des groupes sociaux à partir du langage constitue une préoccupation sociolinguistique majeure. Dans cet article, nous présentons une recherche de classification des locuteurs basée sur leur âge. Pour ce faire, nous exploitons un corpus de données du français oral, où chaque locuteur est associé à des métadonnées, dont son âge au moment de l’enregistrement. Notre objectif est de développer des méthodes d’apprentissage automatique capables de prédire la tranche d’âge d’un locuteur à partir de son discours transcrit de l’oral, allant de l’apprentissage supervisé à l’ingénierie de prompts sur des grands modèles de langage. Cette tâche n’est pas seulement un défi technique, elle soulève également des questions fondamentales sur la nature de la variation linguistique et sur les liens entre le langage et la société. En effet, en identifiant les corrélations entre certains traits linguistiques et l’âge, notre projet contribue à enrichir notre compréhension des mécanismes sous-jacents à la variation du langage et à ses implications dans la construction de l’identité sociale. Son autre apport est de questionner les traits linguistiques classiquement imputés à une tranche d’âge afin de montrer leurs limites.
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[Peut-on retrouver votre âge à partir de la transcription de votre parole ?](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.36/) (Gaudray Bouju et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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