Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)

Maxime Masson

Maitre de Conferences & Docteur en Informatique

Presentation

Je suis Maitre de Conferences en Informatique a l'IUT de Bayonne et du Pays Basque, Universite de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), et membre du laboratoire LIUPPA (equipe T2I).

J'ai obtenu mon doctorat en 2024 dans le cadre d'une cotutelle transfrontaliere entre l'UPPA (LIUPPA, equipe T2I) et l'Universite du Pays Basque (Centre HiTZ, groupe Ixa), sous la direction de Christian Sallaberry et Rodrigo Agerri, avec la mention Excellent Cum Laude.

Ma these portait sur la conception d'un framework generique pour la collecte, le traitement, l'analyse et la visualisation de donnees issues des reseaux sociaux, adaptable a differents domaines d'application (tourisme, politiques publiques, transport, etc.) grace a l'utilisation de representations semantiques.

Depuis 2025, je m'interesse a la problematique du surtourisme et aux solutions informatiques permettant d'en limiter l'impact : systemes de recommandation explicables, decouverte de POIs meconnus et itineraires alternatifs. J'ai ete laureat du programme Japan Society for the promotion of Science Summer Fellowship a l'Universite de Kyushu (Fukuoka, Japon, ete 2025).

Mes thèmes de recherche couvrent la recherche d'information, le machine learning, le traitement automatique du langage, les réseaux sociaux, les trajectoires multidimensionnelles, la visualisation de donnees et la proxémique.

Formation
  • Doctorat en Informatique UPPA & UPV/EHU — 2024
  • Master Informatique UPPA — 2021
  • Licence Pro. Prog. Avancee IUT Bayonne — 2019
  • DUT Informatique IUT Bayonne — 2018
Parcours
  • MCF en Informatique IUT Bayonne, UPPA — depuis sept. 2025
  • JSPS Fellow Univ. Kyushu, Japon — ete 2025
  • ATER en Informatique UPPA — 2024–2025
  • Doctorant contractuel UPPA & UPV/EHU — 2021–2024
―― Affiliations ――

Axes de recherche

01

Collecte et construction de jeux de donnees

Methodologies iteratives et generiques pour construire des jeux de donnees de qualite a partir des reseaux sociaux, adaptables a differents domaines.

02

Extraction d'informations fines

Recherche de methodes optimales (LLM, MLM, few-shot) et quantite d'exemples annotes necessaires pour extraire concepts, localisations et sentiments.

03

Indicateurs generiques adaptables au domaine

Conception d'indicateurs generiques et adaptatifs pour analyser les interactions et dynamiques sociales dans differents domaines, avec notamment des applications inspirees de la proxemique.

04

Visualisation et valorisation

Tableaux de bord interactifs pour des utilisateurs non-specialistes, facilitant l'interpretation de donnees multidimensionnelles issues du web social.

Publications recentes

Revue SJR Q1

Optimal strategies to perform multilingual analysis of social content for a novel dataset in the tourism domain

M. Masson, R. Agerri, C. Sallaberry, M. N. Bessagnet, P. Roose, A. Le Parc Lacayrelle

Knowledge-Based Systems, Elsevier, 2025

Demo CORE A

TextBI: An Interactive Dashboard for Visualizing Multidimensional NLP Annotations in Social Media Data

M. Masson, C. Sallaberry, M. N. Bessagnet, A. Le Parc Lacayrelle, P. Roose, R. Agerri

EACL 2024 System Demonstrations

Revue SJR Q1

ProxMetrics: modular proxemic similarity toolkit to generate domain-adaptable indicators from social media

M. Masson, P. Roose, C. Sallaberry, M. N. Bessagnet, A. Le Parc Lacayrelle, R. Agerri

Social Network Analysis and Mining, Springer, 2024