Formation Maîtriser le Traitement du Langage Naturel (NLP) avec Python
Apprenez le Traitement du Langage Naturel (NLP) et ses applications pratiques. Découvrez les fondamentaux pour analyser, comprendre et générer du texte. Maîtrisez les outils Python essentiels pour le NLP. Réalisez des projets concrets, de la classification de texte à la traduction automatique.
Maîtriser les fondamentaux du Traitement du Langage Naturel (NLP)
Utiliser Python pour manipuler des données textuelles
Développer des applications NLP basiques
Exploiter les techniques de Machine Learning en NLP
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction au NLP et environnement Python
—Qu'est-ce que le Traitement du Langage Naturel (NLP) et ses enjeux
—Panorama des applications du NLP : moteurs de recherche, chatbots, analyse de sentiment
—Configuration de l'environnement Python pour le NLP (Anaconda, Jupyter, VS Code)
—Introduction aux bibliothèques clés : NLTK, spaCy, scikit-learn
02
Prétraitement du texte et tokenisation
—Nettoyage du texte : minuscules, suppression ponctuation, caractères spéciaux
—Tokenisation : mots, phrases, n-grammes
—Normalisation : racinisation (stemming) et lemmatisation
—Suppression des mots vides (stopwords) et gestion des synonymes
03
Représentation textuelle et vectorisation
—Bag-of-Words (BoW) et TF-IDF : théorie et application
—Introduction aux embeddings de mots : Word2Vec, GloVe
—Utilisation de bibliothèques pour la vectorisation de texte
—Comparaison des différentes approches de représentation
04
Classification de texte et analyse de sentiment
—Introduction aux algorithmes de classification (Naïve Bayes, SVM, Régression Logistique)
—Préparation des données pour la classification textuelle
—Entraînement et évaluation de modèles de classification de texte
—Cas pratique : construire un classifieur d'analyse de sentiment
05
Extraction d'information et Nettoyage de données textuelles
—Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) avec spaCy
—Extraction de phrases clés et résumés automatiques
—Utilisation des expressions régulières (regex) pour le traitement de texte
—Présentation des techniques de web scraping pour données textuelles
06
Modélisation thématique (Topic Modeling)
—Explorer les techniques de modélisation thématique comme LDA et NMF
—Implémenter une modélisation thématique sur un corpus de documents textuels
—Évaluer la qualité des thèmes générés à l'aide de métriques appropriées
—Interpréter les résultats de la modélisation pour extraction d'insights
—Appliquer le topic modeling à des cas d'utilisation concrets en entreprise
07
Introduction aux réseaux de neurones pour le NLP I
—Rappels sur les réseaux de neurones : perceptron, propagation
—Introduction aux réseaux de neurones récurrents (RNN) et LSTM
—Cas d'usage des RNN/LSTM en NLP
—Préparation des données pour les modèles neuronaux
08
Introduction aux réseaux de neurones pour le NLP II et applications avancées
—Comprendre les architectures Encoder-Decoder
—Principes des modèles de Transformers (BERT, GPT - sans approfondir)
—Introduction à la génération de texte et à la traduction automatique
—Bonnes pratiques et défis futurs du NLP
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser les fondamentaux du Traitement du Langage Naturel (NLP) tout en utilisant Python pour manipuler des données textuelles. En abordant des techniques comme la classification de texte et l'analyse de sentiment, vous serez en mesure de transformer des données non structurées en informations exploitables, un atout précieux dans le paysage numérique actuel.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la difficulté à prétraiter les données textuelles de manière efficace. Les erreurs de tokenisation ou la mauvaise manipulation des représentations textuelles peuvent entraver le développement d'applications NLP performantes. Cette formation met l'accent sur ces étapes cruciales, vous permettant de surmonter ces obstacles dès le départ.
Ce qui distingue notre approche est la combinaison d'une formation théorique solide avec des applications pratiques concrètes. Contrairement à d'autres formations, nous vous guidons à travers le processus complet, de la compréhension des concepts de base à la mise en œuvre de modèles de Machine Learning en NLP. Vous bénéficierez d'exemples réels et de projets pratiques qui vous prépareront à des situations de travail réelles.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous vous recommandons de vous familiariser avec des bibliothèques Python pertinentes, comme NLTK ou SpaCy, avant le début du cours. Cela vous permettra de vous concentrer sur les applications pratiques dès le premier module. N’hésitez pas à poser des questions et partager vos expériences durant les sessions, car l'interaction enrichira votre apprentissage et celui de vos pairs.
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Approche pratique du NLP
Apprenez à manipuler des données textuelles concrètes et développez des applications NLP basiques grâce à des exercices pratiques en Python.
📊
Techniques de Machine Learning
Exploitez les techniques avancées de Machine Learning en NLP pour classifier des textes et analyser des sentiments, enrichissant vos compétences analytiques.
🧠
Fondamentaux du NLP
Maîtrisez les concepts essentiels du Traitement du Langage Naturel, vous permettant de comprendre et d'appliquer des méthodes modernes dans vos projets.
🔍
Extraction d'information efficace
Apprenez à nettoyer des données textuelles et à extraire des informations pertinentes, compétences clés pour tout Data Scientist.
📚
Modélisation thématique
Découvrez la modélisation thématique (Topic Modeling) pour identifier des tendances dans des ensembles de données textuelles, un atout pour l'analyse de données.
💻
Environnement Python optimisé
Bénéficiez d'une introduction à un environnement Python optimisé pour le NLP, garantissant une expérience d'apprentissage fluide et efficace.
Compétences acquises
Maîtriser les fondamentaux du NLP
Appliquer les concepts clés du Traitement du Langage Naturel (NLP), y compris la préparation, la représentation et l'analyse de données textuelles complexes.
Utiliser Python pour manipuler des données textuelles
Mettre en œuvre les bibliothèques Python essentielles (NLTK, spaCy, scikit-learn) pour le nettoyage, la transformation et la vectorisation de données textuelles.
Développer des applications NLP basiques
Concevoir et entraîner des modèles pour des tâches NLP concrètes comme la classification de texte, l'analyse de sentiment et la modélisation thématique.
Exploiter les techniques de Machine Learning en NLP
Choisir et appliquer des algorithmes de Machine Learning et des architectures neuronales (RNN, Transformers) pour résoudre des problèmes NLP courants et structurer des projets.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Python
Data Scientists & Analystes
Ingénieurs Machine Learning
Chefs de projet techniques
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, connaissances de base en programmation avec Python étant préférables
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les projets pratiques et les activités en ligne
Test final pour évaluer la compréhension des fondamentaux du NLP
Retour d'expérience et feedback des participants pour améliorer la formation
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Une fois de retour au travail, un participant a utilisé Python pour développer un chatbot capable de répondre aux questions fréquentes des clients. »
« Un autre participant a appliqué les techniques de classification de texte pour analyser les retours des utilisateurs sur les réseaux sociaux. »
Questions fréquentes
- Connaissances fondamentales en programmation Python (variables, boucles, fonctions, structures de données basiques)
- Notions de base en mathématiques/statistiques (pour comprendre les concepts de ML sous-jacents)
- Familiarité avec l'environnement de développement Python (pip, installation de bibliothèques)
- Ordinateur personnel (Windows, macOS ou Linux)
- Connexion internet stable
- Navigateur web (Chrome, Firefox, Edge)
- Anaconda ou MiniConda installés (fournis si besoin)
- Un environnement de développement intégré (IDE) tel que VS Code ou PyCharm (recommandé, mais Jupyter Notebooks seront aussi utilisés)
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons les bibliothèques populaires de Python pour le NLP telles que NLTK, spaCy et scikit-learn.
Bien que nous ne couvrons pas les fondamentaux de Python, nous supposerons une connaissance de base de la programmation en Python.
Nous réaliserons des projets tels que la classification de texte, la traduction automatique et la reconnaissance d'entités nommées.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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