Labelathon: Arlequin AI x Sciences Po
Arlequin AI × Sciences Po AI présentent…
Le Labelathon.
À l'heure des élections municipales, venez analyser la politique autrement. Pendant 2 heures, vous travaillerez en équipe sur un dataset exclusif: les tweets des principaux candidats des 10 plus grandes villes françaises. L'objectif? Comprendre comment les partis se servent des réseaux sociaux pour capter la jeunesse.
Guidés par l’équipe de la start-up française Arlequin AI, vous prendrez en main HuDEx, un outil d’analyse assistée par IA, pour créer vos propres labels, structurer les données et faire émerger des tendances, polémiques et stratégies de communication, avant de présenter vos analyses à un jury de spécialistes.
Format court, exigeant, orienté résultats.
30 participants. Gratuit. Ordinateur requis.
Avec un afterwork à la fin!
Si vous voulez comprendre comment se fabrique la bataille informationnelle en campagne électorale, c’est ici.
Informations clés:
📍 Lieu: Sciences Po Paris
📅 Date: Vendredi 20 mars 2026, 16h - 18h30
👥 Participants: 30 étudiants
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Arlequin AI × Sciences Po AI present...
The Labelathon.
With the French municipal elections just around the corner, come and analyze politics differently. For 2 hours, you will work in teams on an exclusive dataset: tweets from the main candidates of France's 10 largest cities. The goal? To understand how parties use social media to attract young voters.
Guided by the team from French start-up Arlequin AI, you will use HuDEx, an AI-assisted analysis tool, to create your own labels, structure the data, and identify trends, controversies, and communication strategies, before presenting your analyses to a jury of specialists.
Short, demanding, results-oriented format.
30 participants. Free. Computer required.
With an after-work event at the end!
If you want to understand how the information battle is fought in election campaigns, this is the place to be.
Key information:
📍 Location: Sciences Po Paris
📅 Date: Friday, March 20, 2026, 4:00 p.m. - 6:30 p.m.
👥 Participants: 30 students