NLP – Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux machines de comprendre, classer, résumer et générer du texte : analyse de documents, tri de demandes, recherche sémantique, assistants.

Cette formation parcourt les techniques du NLP, des représentations classiques aux transformeurs et aux grands modèles de langage, avec l’écosystème Hugging Face.

Les travaux pratiques portent sur des textes en français, au plus près des cas d’entreprise.

Bonne pratique de Python. Notions de machine learning ; la formation « Deep Learning – Réseaux de neurones » est un plus.

• Objectifs pédagogiques
  • Connaître les étapes et les techniques du traitement du langage naturel
  • Représenter le texte : des sacs de mots aux embeddings
  • Utiliser et adapter des modèles transformeurs
  • Évaluer un système de NLP et l’intégrer à une application
• Objectifs opérationnels
  • Préparer et nettoyer un corpus de textes en français
  • Classer des textes et extraire des entités
  • Utiliser des embeddings pour la recherche sémantique
  • Affiner un modèle pré-entraîné avec Hugging Face
  • Évaluer la qualité et les biais d’un modèle

PLAN PÉDAGOGIQUE

Jour 1

• Les bases du NLP
  • Cas d’usage en entreprise
  • Prétraitement : segmentation, normalisation, lemmatisation
  • Représentations classiques : sacs de mots, TF-IDF
• Premiers modèles
  • Classification de textes
  • Reconnaissance d’entités nommées
  • Travaux pratiques : tri automatique de demandes

Jour 2

• Représentations modernes
  • Embeddings de mots et de phrases
  • Recherche sémantique et similarité
• Transformeurs
  • Attention et architecture des transformeurs
  • Modèles encodeurs et décodeurs
  • Écosystème Hugging Face : modèles, jeux de données, pipelines
  • Affiner un modèle pré-entraîné

Jour 3

• Grands modèles de langage
  • Génération de texte, résumé, traduction
  • Prompting et RAG : principes
  • Choisir entre modèle spécialisé et grand modèle généraliste
• Évaluer et déployer
  • Métriques de qualité et jeux d’évaluation
  • Biais, confidentialité des données et sobriété
  • Servir un modèle sous forme d’API
• Atelier de synthèse
  • Analyse automatique d’un corpus de documents

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués

À la fin de la formation tous les participants recevront une attestation de formation

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Sessions inter-entreprises : nous consulter pour les prochaines dates (3 jours).

Cette formation peut être organisée en intra, pour votre seule équipe, en présentiel dans nos locaux. Pour ce faire, merci d’utiliser le formulaire de contact afin que nos équipes organisent avec vous une formation sur mesure selon vos disponibilités et vos besoins.

Délai d’accès : 2 à 4 semaines entre la demande et le début de la formation.

Inscription au plus tard 10 jours avant le début de la session, afin de garantir votre place ainsi qu’une préparation et un accueil de qualité.

Merci de nous contacter au 01 86 95 71 60 ou à l’adresse formation@adbi.fr