Formation NLP (Traitement du Langage Naturel) avec Python (spaCy, Hugging Face, Llama)

Fondamentaux du NLP

• Définition du NLP et historique

• Applications : chatbots, résumé, classification, extraction d’informations

• Tâches de base en NLP : segmentation, catégorisation, parsing

• Problèmes courants : ambiguïté, polysémie, contexte

Écosystème NLP en Python

• Comparaison NLTK vs spaCy : objectifs et philosophies

• Installation et structure de spaCy

• Chargement de modèles linguistiques (fr_core_news_md, en_core_web_sm, etc.)

• Premiers traitements de texte avec spaCy

Analyse linguistique avec spaCy

• Tokenisation, lemmatisation, POS tagging

• Analyse morpho-syntaxique et dépendances

• Reconnaissance d’entités nommées (NER)

• Visualisation avec displacy

Vectorisation et extraction d’informations

• TF-IDF : principe, implémentation avec scikit-learn

• Word2Vec : introduction aux word embeddings

• Embeddings contextuels avec spaCy

• Exercices : extraction d’entités, phrases nominales, analyse grammaticale

Introduction à Hugging Face et aux Transformers

• Présentation de la plateforme Hugging Face

• Notions de transformer, encoder, decoder

• Exploration de transformers, datasets et tokenizers

• Utilisation de pipelines NLP (sentiment, NER, traduction)

Chargement et évaluation de modèles pré-entraînés

• Présentation de BERT, DistilBERT, RoBERTa, GPT

• Importation de modèles via from_pretrained()

• Tokenisation automatique et passage en batch

• Évaluation rapide sur des tâches classiques (sentiment, NER)

Fine-tuning sur des jeux de données personnalisés

• Structuration des datasets : DatasetDict, load_dataset()

• Préparation des entrées pour l’apprentissage supervisé

• Fine-tuning avec Trainer ou KerasTrainer

• Sauvegarde, export et réutilisation du modèle

Cas pratiques de NLP avec Transformers

• Classification de texte (ex : spam, intention)

• Résumé de texte avec BART et T5

• Traduction automatique

• TP : fine-tuning rapide sur un corpus thématique (juridique, médical, etc.)

Modèles génératifs et LLM

• Différences entre modèles discriminatifs et génératifs

• GPT, Llama : principes, entraînement, performances

• Introduction au prompting (zero-shot, few-shot)

• Méthodes de génération : sampling, température, nucleus (top-p)

Déploiement et contrôle des réponses

• Chargement de Llama via Hugging Face

• Utilisation de quantization et accélération pour déploiement local

• Contrôle des sorties par techniques de prompting

• Alignement et ajustement des réponses générées

Construction d’un chatbot intelligent

• Conception d’un flux conversationnel avec un LLM

• Mémoire conversationnelle, gestion du contexte

• Structuration des échanges (intention, entités, actions)

• Démonstration : création d’un agent conversationnel spécialisé

Application finale et perspectives

• Intégration des modèles dans une API ou interface web

• Réalisation d’un mini-projet NLP (chatbot, résumé, analyse)

• Évaluation des résultats (précision, fluidité, pertinence)

• Biais, éthique et futur du NLP