L’objet de ce travail est de rendre compte de l’évolution des centres d’intérêt des chercheurs ayant communiqué à l’une des cinq Biennales de l’éducation et de la formation. Nous utilisons pour cela LSA (Latent Semantic Analysis, analyse de la sémantique latente), un modèle statistique qui, par une technique s’apparentant à une analyse factorielle, permet de représenter les proximités sémantiques entre mots, à partir de très grands corpus. Deux mots sont jugés d’autant plus sémantiquement proches par ce logiciel qu’ils ont été souvent observés soit au sein du même contexte, ou bien comme appartenant à des contextes contenant des mots similaires. LSA nous permet de déterminer, dans chaque biennale, les mots qui sont centraux, ainsi que les mots sémantiquement les plus proches de ces derniers. Nous repérons ainsi, suivant les éditions des biennales, l’évolution globale et spécifique de ces mots les plus centraux, ainsi que le réseau de leurs plus proches voisins sémantiques. Cette méthode pourrait être un moyen rapide et efficace de connaître les orientations générales d’un domaine de recherche.