Objectifs de la formation
Apprendre à manipuler des corpus, entraîner des modèles et intégrer des solutions NLP dans des projets concrets.Clientèle visée
• Développeurs et ingénieurs IA • Data scientists • Chefs de projet ITPréalables
• Connaissances de base en Python. • Notions en machine learning ou en data science. • Aisance avec les outils numériques et les environnements de développement.Formateurs
Gains pour les participants
• Comprendre les fondements du NLP et ses enjeux.
• Manipuler des corpus textuels et effectuer des prétraitements.
• Utiliser des bibliothèques NLP comme spaCy, NLTK ou Transformers.
• Concevoir des modèles pour la classification, la génération ou l’extraction d’information.
• Intégrer des solutions NLP dans des projets métiers (ex : chatbot, analyse de feedback).
Architecture de la formation
Fondamentaux du NLP
Chapitre 1 : Introduction au NLP
• Définition et historique
• Domaines d’application : santé, RH, juridique, marketing…
Chapitre 2 : Prétraitement du texte
• Tokenisation, lemmatisation, stemming
• Nettoyage des données textuelles
• Stop words et normalisation
Chapitre 3 : Représentation du texte
• Bag of Words, TF-IDF
• Word embeddings : Word2Vec, GloVe
Atelier 1 : Nettoyage et vectorisation d’un corpus de textes
Manipulation d’un jeu de données (ex : avis clients ou CVs) avec NLTK et scikit-learn
Modélisation et extraction d’information
Chapitre 4 : Modèles de classification de texte
• Naive Bayes, SVM, réseaux de neurones
• Évaluation des performances
Chapitre 5 : Extraction d’information
• Reconnaissance d’entités nommées (NER)
• Extraction de relations et de mots-clés
Chapitre 6 : Analyse de sentiments
• Méthodes supervisées et lexiques
• Cas d’usage : feedback client, réseaux sociaux
Atelier 2 : Création d’un modèle de classification de sentiments
Entraînement d’un modèle sur des avis produits ou des commentaires d’utilisateurs
NLP avancé et intégration
Chapitre 7 : NLP avec les modèles Transformers
• Introduction à BERT, GPT, RoBERTa
• Fine-tuning et transfert d’apprentissage
Chapitre 8 : Génération de texte et chatbot
• Modèles génératifs
• Conception d’un assistant conversationnel simple
Chapitre 9 : Déploiement et intégration
• API NLP (Hugging Face, spaCy)
• Intégration dans une application web ou mobile
Atelier 3 : Création d’un mini-chatbot avec Hugging Face Transformers
Développement d’un assistant conversationnel pour répondre à des questions RH ou médicales
Détails pédagogiques
Type de cours
Formation en entreprise
Toutes nos formations peuvent être offertes en entreprise et personnalisées selon vos besoins. Pour plus d'information, nous vous invitons à communiquer avec nous ou à remplir une demande de soumission en ligne.
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