Le but de l’école DLSTexte est d'accroître la maîtrise des usages des intelligences artificielles et des statistiques traditionnelles appliquées à l’Analyse de Données Textuelles. Les participants doivent assimiler des protocoles méthodologiques pour objectiver des parcours de lecture dans les textes; épistémologiquement, ils doivent réfléchir à l’objet « corpus »; techniquement, ils doivent apprendre à manier les outils statistiques et les algorithmes de Deep Learning qui seront présentés en détail. Concrètement, au terme de cette école thématique, les chercheurs pourront objectiver le contenu sémantique d’un corpus, identifier les thématiques des discours, modéliser les textes et la textualité, décrire le style des auteurs, le positionnement sociolinguistique des locuteurs et implémenter ou manipuler des IA intelligibles à des fins descriptives sur les textes. Plus généralement, l'école DLSText est l’occasion de fortifier un champ scientifique développé en France et à l’international, et de renforcer un réseau de chercheurs et d’IT qui anime la communauté scientifique autour de l’analyse de données textuelles.