Formation NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage
Cette formation aborde les techniques de traitement du langage naturel. Elle couvre la tokenisation, la lemmatisation, l'utilisation de word embeddings et les algorithmes de classification de texte. Les participants apprendront à évaluer la performance de systèmes NLP et à appliquer ces concepts pour le filtrage de spams ou l'extraction d'informations.
Appliquer les techniques de tokenisation pour séparer les données textuelles en unités significatives
Utiliser les word embeddings pour représenter des mots en vecteurs numériques
Déployer des algorithmes de classification de texte pour faire des prédictions fiables
Évaluer la performance de systèmes NLP et optimiser leurs performances
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Traitement du Langage Naturel (NLP)
—Identifier les composants d'un pipeline NLP.
—Distinguer les applications courantes du NLP.
—Décrire les défis spécifiques au traitement du langage humain.
02
Prétraitement textuel : Tokenisation et Normalisation
—Appliquer des techniques de **tokenisation** sur des corpus textuels.
—Effectuer la **lemmatisation** de mots pour réduire la variabilité lexicale.
—Gérer les stop words et la ponctuation dans le prétraitement.
03
Représentation vectorielle du texte : Word Embeddings
—Expliquer le principe des **word embeddings**.
—Utiliser des modèles de plongement lexical pré-entraînés (Word2Vec, GloVe).
—Comparer les différentes approches de représentation sémantique.
04
Classification de texte supervisée
—Déployer des algorithmes de classification (Naïve Bayes, SVM) pour le texte.
—Préparer des jeux de données pour la classification textuelle.
—Interpréter les résultats d'une classification de texte.
05
Réseaux de neurones pour le NLP (RNN)
—Décrire l'architecture des **réseaux de neurones récurrents** (RNN).
—Appliquer les RNN pour des tâches séquentielles.
—Identifier les limites des RNN standards.
06
Architectures avancées : Transformers
—Expliquer le mécanisme d'attention des **Transformers**.
—Utiliser des modèles basés sur les Transformers (BERT, GPT).
—Comparer les Transformers aux architectures RNN.
07
Reconnaissance d'Entités Nommées (NER)
—Définir la **reconnaissance d'entités nommées**.
—Appliquer des modèles NER pour extraire des informations clés.
—Évaluer la performance d'un système NER.
08
Analyse de sentiment et opinion mining
—Mettre en œuvre des techniques d'**analyse de sentiment**.
—Distinguer les approches basées sur des règles et sur l'apprentissage.
—Évaluer la polarité et la subjectivité de textes.
09
Modélisation thématique (Topic Modeling)
—Appliquer des algorithmes de **modélisation thématique** (LDA).
—Identifier les sujets principaux dans un corpus de documents.
—Interpréter les résultats d'une modélisation thématique.
10
Évaluation des systèmes NLP
—Calculer des métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score).
—Comparer la performance de différents modèles NLP.
—Choisir les métriques d'évaluation appropriées selon la tâche.
11
Cas d'usage : Filtrage de spams
—Développer un système de filtrage de spams par **classification de contenu textuel**.
—Préparer un jeu de données pour l'entraînement d'un filtre anti-spam.
—Évaluer l'efficacité du système de filtrage.
12
Cas d'usage : Extraction d'informations et résumé
—Extraire des informations clés à partir de documents juridiques.
—Générer des résumés automatiques d'articles de presse.
—Appliquer les techniques NLP pour la synthèse de documents.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de la formation NLP (Natural Language Processing) est d'apprendre à appliquer les techniques de tokenisation pour séparer les données textuelles en unités significatives. Cette compétence est essentielle pour quiconque souhaite travailler efficacement avec des données textuelles. En maîtrisant la tokenisation, vous serez en mesure de préparer vos données pour des analyses plus approfondies et des algorithmes de classification de texte, ce qui est crucial dans le traitement du langage naturel.
Un défi fréquent que rencontrent les apprenants dans le domaine du NLP est la confusion entre les différentes techniques de traitement de texte et leur application appropriée. Les concepts tels que la tokenisation, la normalisation et les word embeddings peuvent sembler abstraits sans une compréhension claire de leur interconnexion. Cette formation vous aidera à surmonter ces obstacles en vous offrant un cadre structuré pour assimiler ces techniques, ce qui facilitera leur mise en œuvre dans vos projets.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son orientation pratique et ses modules avancés, tels que "Réseaux de neurones pour le NLP" et "Architectures avancées : Transformers". Notre programme ne se limite pas à la théorie ; il vous permet de travailler avec des outils et des techniques de pointe qui sont à la base des systèmes NLP modernes. En intégrant des exemples concrets et des études de cas, nous vous préparons à des défis réels que vous pourriez rencontrer dans votre carrière.
Pour tirer le maximum de cette formation, engagez-vous pleinement dans les exercices pratiques et les discussions en groupe. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences, cela enrichira votre apprentissage et celui de vos pairs. Rappelez-vous que le traitement du langage naturel est un domaine en constante évolution, et votre curiosité et votre implication sont des atouts précieux pour vous démarquer dans ce secteur passionnant.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Approfondissement des techniques NLP
Maîtrisez les techniques essentielles de tokenisation et de normalisation pour une compréhension approfondie des données textuelles.
🔍
Utilisation des Word Embeddings
Apprenez à représenter des mots sous forme de vecteurs numériques, facilitant l'analyse sémantique et la classification.
📊
Classification de texte avancée
Déployez des algorithmes de classification de texte pour des prédictions fiables, un atout essentiel pour les projets de Data Science.
⚙️
Évaluation et optimisation
Évaluez la performance de vos systèmes NLP et apprenez à les optimiser pour des résultats concrets et mesurables.
🤖
Réseaux de neurones appliqués
Découvrez l'utilisation de RNN dans le traitement du langage, enrichissant vos compétences en IA avec des techniques modernes.
🚀
Architectures avancées : Transformers
Explorez les architectures avancées comme les Transformers, incontournables pour la compréhension et la génération de langage naturel.
Compétences acquises
Appliquer Tokenisation et Lemmatisation
Le participant segmentera des textes en unités lexicales (tokens) et réduira les mots à leur forme canonique (lemme) pour normaliser les données textuelles.
Utiliser les Word Embeddings
Le participant générera et manipulera des représentations vectorielles denses de mots, capturant les relations sémantiques pour l'analyse de texte.
Déployer la Classification de Texte
Le participant construira et entraînera des modèles pour catégoriser automatiquement des documents textuels, comme le filtrage de spams ou l'analyse de sentiment.
Évaluer la Performance NLP
Le participant mesurera l'efficacité de systèmes NLP en utilisant des métriques pertinentes (précision, rappel, F1-score) pour valider les modèles développés.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs
Data Scientists
Linguistes informaticiens
Chercheurs
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en programmation est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un projet individualisé pour appliquer les compétences acquises
Des exercices pratiques réguliers pour évaluer la compréhension des concepts
Un examen final pour évaluer la maîtrise des compétences
Un feedback régulier pour accompagner le développement des participants
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 %.
« Un participant a mis en œuvre des techniques de tokenisation sur des corpus textuels, améliorant ainsi l'efficacité de ses analyses de données. »
« Un autre participant a déployé des algorithmes de classification pour prédire les résultats des textes, optimisant ainsi les performances des systèmes NLP de son entreprise. »
Questions fréquentes
Connaissances en programmation Python (bases), notions de statistiques descriptives, familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique (supervisé/non supervisé).
Ordinateur avec accès internet, environnement de développement Python (Jupyter Notebook, IDE), bibliothèques Python (NLTK, SpaCy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
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.
Les techniques NLP sont utilisées dans de nombreux domaines, comme la classification de texte, l'extraction d'informations, le filtrage de spams, la reconnaissance de sentiment, et la traduction automatisée.
Un ordinateur personnel ou portable, une installation Python et les bibliothèques nécessaires pour les applications NLP.
Il existe plusieurs méthodes pour évaluer la performance de systèmes NLP, notamment la précision, la rappel, la F1-score et l'accuracy.
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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