Qui dit quoi 2027

Notre méthode, de bout en bout

Ce site est produit par un système automatisé qui analyse ce que les candidats publient et disent, puis en extrait des propositions vérifiables. Voici chaque étape, sans boîte noire. La règle d'or : ne publier que ce qui est attribuable et sourcé.

Dernière mise à jour : 2026-08-22 · le code des contrôles (tests, invariants) tourne à chaque publication.

Le processus en 7 étapes

  1. Identifier les contenus

    Nous suivons 20 candidats et partis déclarés ou pressentis pour 2027. Pour chacun, un registre de sources est tenu à jour : site officiel de campagne, site du parti, chaîne YouTube officielle, comptes sociaux publics (X, Instagram, Facebook, LinkedIn, TikTok), et une veille presse par candidat. Un journal des événements (meetings, discours, débats, interviews) complète la détection.

  2. Où nous les trouvons

    Chaque source est surveillée par le moyen le plus fiable disponible : flux RSS et plans de site (sitemaps) pour les sites, flux RSS natifs des chaînes YouTube, pages d'accueil scrutées pour repérer les vidéos mises en avant, agrégation presse par candidat. La collecte tourne tous les matins. Les adresses détectées entrent dans une file d'attente transactionnelle : rien ne se perd, même si un traitement échoue, l'élément est représenté au passage suivant.

  3. Les scanner

    Les pages et documents sont téléchargés et convertis en texte. Les vidéos sont transcrites (sous-titres officiels quand ils existent, transcription automatique sinon). Dans une interview ou un débat, une garde d'attribution vérifie que c'est bien le candidat qui parle : les propos des journalistes, des chroniqueurs ou des adversaires ne sont jamais retenus. Une vidéo qui parle « du » candidat sans le faire parler est écartée.

  4. Les découper

    Chaque texte est découpé en unités de sens. Une phrase qui empile plusieurs décisions (« porter le SMIC à 1 700 euros, abroger la réforme des retraites et créer une sécurité sociale intégrale ») est séparée en autant de mesures distinctes, chacune évaluable indépendamment. Les objectifs vagues, le commentaire et les attaques ne deviennent jamais des mesures.

  5. En faire des propositions

    Pour chaque mesure extraite, nous conservons : l'énoncé clair, la citation exacte d'origine (le verbatim), l'adresse de la source, la date réelle de publication, le thème, et le candidat ou parti qui la porte. La règle d'attribution est stricte : une mesure publiée par un parti est attribuée au parti, jamais prêtée d'office à une personne.

  6. Alimenter les propositions existantes

    Quand un candidat répète une proposition déjà connue (meeting, interview, post), nous ne créons pas un doublon : la nouvelle prise de parole devient une « occurrence » de la mesure existante, avec son verbatim, sa date et sa source. Une fiche indique ainsi qu'une même proposition a été formulée dans N contextes différents, et affiche le verbatim et le lien de chacun. Quand deux fiches distinctes disent la même chose autrement, un score de similitude les rapproche (voir ci-dessous) : elles fusionnent en une seule sans qu'aucun verbatim ni aucune source ne soit perdu. Des contrôles automatiques garantissent qu'un même identifiant de mesure n'apparaît jamais deux fois.

  7. Déterminer ce qui est très détaillé

    Chaque mesure est évaluée sur cinq indicateurs factuels : est-elle chiffrée (un montant, un objectif daté), étayée (données, études), décrit-elle sa mise en œuvre, porte-t-elle une échéance, un financement ? Chaque indicateur doit être justifié par un extrait exact de la source, et une vérification contradictoire rejette les justifications rhétoriques. Le score de solidité (sur 100) combine cette précision avec les reprises publiques et l'autorité de la source (programme officiel, vidéo, article, réseau social). Au-dessus de 55, la mesure est dite très détaillée (●●●) : c'est le vrai marqueur d'un programme consistant.

Comment nous repérons les doublons : le score de similitude

Un même candidat reformule souvent la même mesure d'un discours à l'autre. Pour éviter de compter dix fois la même idée, nous calculons entre deux propositions d'un même candidat un score de similitude, de 0 (rien en commun) à 1 (quasi identiques). Ce score est entièrement arithmétique : aucun modèle de langage n'intervient dans la décision de fusionner. À corpus égal, il donne le même résultat sur n'importe quelle machine, et resterait le même avec un autre modèle d'IA — car il n'en utilise aucun.

Le calcul, sans boîte noire

Chaque énoncé est normalisé (minuscules, accents, ponctuation retirés, mots vides écartés). On combine ensuite cinq mesures de ressemblance, pondérées :

Au-delà d'un seuil élevé (0,86) et en présence d'au moins deux concepts communs, deux propositions sont considérées comme des reformulations d'une même mesure et fusionnées. Les cas intermédiaires ne sont jamais fusionnés en silence : ils partent en revue humaine.

Deux garde-fous absolus

Les chiffres priment. Si deux énoncés très proches diffèrent par un montant, un pourcentage, un âge ou un périmètre (« porter le SMIC à 1 600 € » contre « à 1 700 € »), ils ne sont jamais fusionnés : ce sont des versions concurrentes, gardées distinctes. Aucune preuve n'est perdue. Une fusion réunit toutes les occurrences des fiches d'origine : chaque verbatim et chaque lien de source survit, et la fiche indique dans combien de contextes la mesure a été formulée. Un test de non-régression vérifie à chaque publication qu'aucun verbatim ni aucune source ne disparaît lors d'une fusion.

Ce que nous ne faisons pas

Nous ne jugeons pas l'opportunité politique des mesures. Nous ne réécrivons pas les propositions. Nous ne supprimons pas une source parce qu'elle est ancienne : elle est datée et signalée. Quand l'attribution d'un propos est incertaine (par exemple deux débatteurs qui semblent dire la même phrase), la mesure est retirée de la publication et envoyée en revue humaine plutôt que publiée au hasard.

Limites connues

L'extraction est assistée par des modèles de langage : malgré les gardes (citations exactes exigées, vérification contradictoire, tests de non-régression), une erreur reste possible. Chaque fiche affiche sa source pour que chacun puisse vérifier en un clic. Vous repérez une erreur ? Signalez-la : la correction est intégrée au pipeline et testée pour ne pas revenir.

Le test « Qui est mon candidat » : méthode

Le test est un Voting Advice Application (VAA) spatial, construit selon les standards de la recherche — les mêmes familles de méthodes que smartvote (Suisse), Kieskompas (Pays-Bas) ou Vote Compass (Canada). Il ne devine jamais votre vote : il mesure une proximité documentaire entre vos réponses et les positions réelles et sourcées des candidats.

1. Un espace politique à sept domaines

Vos réponses et les candidats sont placés dans un espace à sept axes bipolaires (fiscalité, État & protection sociale, sécurité & justice, immigration & identité, écologie & énergie, Europe & souveraineté, institutions & démocratie). Cette architecture reprend la structure de l'espace politique français à deux dimensions — un axe économique (gauche-droite) et un axe culturel — documentée par la recherche (Tiberj 2012 ; Bornschier 2010 ; Kriesi et al. 2006) et l'axe GAL-TAN de Hooghe, Marks & Wilson (2002), opérationnalisé par le Chapel Hill Expert Survey (CHES).

2. Les positions des candidats : codées, jamais inventées

Chaque candidat est placé sur chaque domaine à partir de ses propres propositions (celles de ce site, sourcées). Un modèle de langage joue le rôle du codeur expert — comme les experts qui notent les partis pour le CHES ou Kieskompas (Krouwel, Vitiello & Wall 2014) — mais contraint au seul texte des propositions, avec justification par citation, patron « demander et moyenner » répété plusieurs fois pour mesurer la stabilité (Le Mens & Gallego, Political Analysis 2025). Un domaine sur lequel un candidat n'a rien dit reste indéterminé : il n'est jamais comblé par une valeur inventée.

3. L'affinité : une distance, pas un vote

La proximité est calculée par une distance city-block (Manhattan) normalisée, domaine par domaine puis globale — la métrique de référence des VAA (Vote Compass ; Mendez 2012 ; Louwerse & Rosema, Acta Politica 2014). Le pourcentage affiché est une proximité géométrique, pas un taux de réponses identiques. Un domaine où le candidat n'a pas de position documentée est simplement retiré du calcul (pas de pénalité, pas de comblement).

4. La fiabilité est affichée à part

Le nombre de domaines documentés d'un candidat et la solidité de ces positions donnent un indice de fiabilité — affiché séparément, qui ne modifie jamais le pourcentage d'affinité. Un programme mince produit une comparaison peu fiable, pas une affinité artificiellement basse.

5. Validation

Pour vérifier que notre codage tient la route, nous corrélons les positions obtenues aux notes d'experts du CHES 2024 pour les partis français. Résultat : corrélation de 0.91 sur l'axe économique et 0.95 sur l'axe culturel — un niveau de validité convergente élevé, comparable aux VAA transnationaux de référence (euandi vs CHES). Vos réponses ne sont ni enregistrées ni envoyées : tout est calculé dans votre navigateur. Faire le test.