Louis Escouflaire

linguist and computational social scientist 🇧🇪

Since August 2025, I am a postdoctoral researcher at Massachusetts Institute of Technology, as part of the MIT Trope Tank, under the supervision of Professor Nick Montfort. My work focuses on computational models of narrative, representation gaps in stories generated by large language models, and metalepsis (fourth-wall breaks) induced by AI-powered narratives.

In 2025, I graduated from a Ph.D. in Computational Linguistics at the Observatory for Research on Media and Journalism (ORM) and the Center for Natural Language Processing (CENTAL), at UCLouvain (Louvain-la-Neuve, Belgium). My thesis, funded by a FRESH-FNRS scholarship, dealt with the automatic analysis of subjectivity in French-language press discourse. At UCLouvain, I had the opportunity to assist teaching for the courses "Methods for Natural Language Processing" (LFIAL2630) and "Lexicology" (LROM2171), and to intervene in the "Journalism and informational literacy" (LCOMU2123) course.

My research interests fall more broadly within the field of computational social sciences. In particular, I am interested in the study of social biases in large data corpora, the integration of artificial intelligence into different writing processes (journalistic, scientific, literary) and narratology.

Since 2022, I have been an active member of the COST Action "What are Opinions?" (CA21129) alongside a large number of European researchers.

I recently contributed as a reviewer for scientific journals and conference, among which Language & Communication, LREC-COLING 2024 and JADT.

Depuis août 2025, je suis chercheur postdoctoral au Massachusetts Institute of Technology, au sein du MIT Trope Tank, sous la supervision du Professeur Nick Montfort. Mes travaux portent sur les modèles computationnels de la narration, les lacunes de représentation dans les histoires générées par les grands modèles de langage, ainsi que sur la métalepse (brisement du quatrième mur) dans les récits produits par l’intelligence artificielle.

En 2025, j’ai obtenu un doctorat en linguistique computationnelle à l’Observatoire de Recherche sur les Médias et le Journalisme (ORM) et au Centre de Traitement Automatique du Langage (CENTAL), à l’UCLouvain (Louvain-la-Neuve, Belgique). Ma thèse, financée par une bourse FRESH-FNRS, portait sur l’analyse automatique de la subjectivité dans le discours de presse francophone. À l’UCLouvain, j’ai eu l’opportunité d’être assistant pour les cours de « Méthodes de traitement automatique du langage » (LFIAL2630) et de « Lexicologie » (LROM2171), et d’intervenir dans le cadre du cours de « Journalisme et littératie informationnelle » (LCOMU2123).

Depuis 2022, je suis un membre actif de l'action COST "What are Opinions?" (CA21129) aux côtés d'un grand nombre de chercheurs européens.

J'ai récemment contribué en tant que relecteur pour différentes revues et conférences scientifiques, parmi lesquelles Language & Communication, LREC-COLING 2024 et JADT.

Recent publications and talks

• Escouflaire, L. (2025). Unintentionally Breaking the Fifth Wall: How Generative AI Invites Metalepsis in Real Life. 8th International Workshop on Computational Models of Narrative. Geneva, Switzerland.
• Escouflaire, L. (2025). Stereotypes in AI Stories: Identifying Societal Bias in Narratives Generated by Large Language Models. 8th International Workshop on Computational Models of Narrative. Geneva, Switzerland.
• Escouflaire, L., Descampe, A., Fairon, C. (2024). Automated Text Classification of Opinion vs. News French Press Articles. A Comparison of Transformer and Feature-based Approaches. Language and Communication. Special Issue: Linguistic Aspects of Expressing Point of View in Journalism.
• Escouflaire, L., Descampe, A., Fairon, C. (2024) Unveiling subjectivity in press discourse: a statistical and qualitative study of manually annotated articles. Discourse, 34.
• Bogaert, J., de Marneffe, M.-C., Descampe, A., Escouflaire, L., Fairon, C., Standaert, F.-X. (2024). Sensibilité des explications à l'aléa des grands modèles de langage : le cas de la classification de textes journalistiques. TAL. Traitement Automatique des Langues, Explicabilité des modèles de langue, 64(3).
• Winner of "My thesis in 180 seconds" (MT180) UCLouvain finals. March 18th, 2024.

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