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Intelligence Artificielle
Formation NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage
Découvrez comment développer des capacités d'analyse du langage naturel pour améliorer l'efficacité de vos systèmes d'intelligence artificielle. Cette formation vous enseignera les techniques de base du traitement du langage naturel (NLP), essentielles pour la classification de texte, l'extraction d'informations et le filtrage de spams. Vous apprendrez à manipuler des données textuelles et à évaluer la performance de vos modèles NLP.
Réponse sous 24h ouvrées
945 € HTHT / personne
Durée21 heures
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- 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
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.
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.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage — pourquoi la choisir ?
🎯
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.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage.
Poser une questionLes 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.
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Financement
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Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) 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. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d'Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l'organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d'emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l'accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d'emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Témoignages
Avis sur NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage
4.7/5· 3 avis vérifiés
“La formation NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage m'a permis de décrocher une promotion quelques semaines après. Difficile de ne pas faire le lien. Merci à toute l'équipe pédagogique.”
PM
Patrick M.
Adjoint·e de direction · Société de services
“J'ai suivi plusieurs formations sur NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage ces dernières années — celle-ci est clairement la plus complète et la mieux animée. Je reviendrai pour la suite.”
ÉJ
Émilie J.
Chef·fe de projet digital · Entreprise de BTP
“Bon rapport qualité/durée pour la formation NLP (Natural Language Processing) : Traiter le langage. Pas de temps mort, chaque module apporte quelque chose de concret. IMI Executive Solutions sait tenir ses promesses.”
DS
Damien S.
Directeur·rice opérationnel·le · Établissement scolaire
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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Questions fréquentes
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