Constitutional Map

Une carte sémantique mondiale du droit constitutionnel

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Constitutional Map AI

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De courtes entrées pour apprendre plus vite le flux de l'atlas : comment sélectionner des pays, comparer des distributions dans le canvas 3D et valider un résultat dans le texte constitutionnel complet.

Prise en main

Bien debuter avec la carte semantique

Un guide court pour selectionner des pays, lire les regroupements de points et comprendre ce que signifie vraiment la proximite semantique.

Lire le tutoriel30 mars 2026
De courts tutoriels pour apprendre à lire la carte sémantique, comparer des pays et valider des résultats dans le texte constitutionnel complet.

Guide de Lecture

Comment lire la visualisation

Ce Que Vous Voyez

Chaque point dans la vue 3D représente un article constitutionnel ou une autre unité juridique pertinente. Les points proches ne sont pas proches parce qu'ils proviennent du même pays, mais parce que le langage de ces passages est sémantiquement similaire. Utilisez la sélection des pays pour comparer comment différentes constitutions occupent le même terrain sémantique.

La carte et la liste des pays sont des outils de sélection. Ils déterminent quelles constitutions sont chargées dans la scène. Sélectionner plus de pays ne modifie pas la géométrie de l'embedding ; cela change quelles parties de l'espace sémantique global vous pouvez inspecter.

Espace Sémantique

L'embedding transforme le texte juridique en vecteurs, et l'étape de clustering regroupe les vecteurs qui tendent à traiter de thèmes constitutionnels liés. En mode pays, la couleur indique l'origine politique. En mode cluster, la couleur indique le voisinage thématique.

Les nuages grands et denses indiquent généralement des idées constitutionnelles récurrentes telles que les droits, les institutions, les pouvoirs d'urgence, les élections ou les règles d'amendement. Les points isolés signalent souvent des dispositions inhabituelles, des formulations rares ou des choix constitutionnels spécifiques à un pays.

La plateforme propose deux types de recherche : la recherche syntaxique trouve les occurrences littérales des termes, tandis que la recherche sémantique récupère des passages conceptuellement proches, même sans correspondance exacte des termes. Les résultats mettent en évidence des régions de l'espace sémantique dans le canvas 3D, reliant ce qu'on lit à où cela se situe.

Comment Lire les Métriques

Dans les statistiques par pays, Couverture mesure quelle proportion du paysage global des clusters une constitution atteint. Entropie mesure la régularité de la distribution de ses segments dans ce paysage : une entropie élevée suggère une plus grande diversité sémantique, tandis qu'une entropie faible suggère une concentration sur moins de thèmes.

Dans le panneau de détail de l'article, Cluster global est l'identifiant du groupe thématique auquel ce segment a été attribué dans le clustering mondial. Lorsque la valeur est -1, cela signifie que le segment est resté en dehors des regroupements thématiques définis à cette étape globale. Probabilité indique avec quelle confiance le modèle a placé ce segment dans ce groupe : des valeurs élevées indiquent un ajustement plus net, tandis que des valeurs basses signalent généralement des cas ambigus ou frontaliers.