Présentation de la formation Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec Python
Maîtrisez le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec Python grâce à notre formation pratique. En 3 jours, vous apprendrez à nettoyer et pré-traiter le texte, à utiliser les principales bibliothèques Python (NLTK, spaCy, etc.), à vectoriser et modéliser les textes pour des tâches comme classification, analyse de sentiment ou extraction d’entités. Le programme inclut des ateliers sur des cas réels, l’évaluation de modèles et les bonnes pratiques pour passer en production. Destinée aux data scientists, développeurs ou toute personne disposant déjà de connaissances en Python et en statistiques, cette formation vous donnera les compétences pour transformer du texte brut en insight exploitable.
Objectifs de la formation Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec Python
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les principes fondamentaux du NLP
- Maîtriser les étapes du pipeline NLP : nettoyage, vectorisation, entraînement
- Manipuler des bibliothèques modernes
- Savoir comparer et évaluer plusieurs modèles
Objectifs opérationnels :
- Être capable de construire un modèle, mettre en place une extraction automatique, créer une API NLP déployable pour un cas métier et intégrer des modèles de transformers dans une application
Programme de la formation Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec Python
Jour 1 – Introduction et prétraitement
Introduction au NLP et cas d’usage
Bibliothèques clés (NLTK, SpaCy)
Tokenisation, normalisation, stopwords, lemmatisation
Nettoyage et préparation de corpus
Exercices pratiques sur un dataset de reviews
Jour 2 – Représentation et modèles classiques
Vectorisation : Bag-of-Words, TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
Modèles supervisés : régression logistique, SVM, arbres
Mesures d’évaluation
Étude de cas : classification de sentiments
Jour 3 – Transformers et BERT
Introduction aux Transformers
Utilisation de HuggingFace Transformers
Fine-tuning avec BERT/SBERT
Extraction d’entités nommées et topics
Mise en place d’un pipeline complet
Jour 4 (optionnel) – Déploiement et API NLP
Création d’une API REST avec FastAPI
Conteneurisation avec Docker
Déploiement sur un environnement cloud
Cas pratique : API de classification de texte
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