Ce parcours propose une formation progressive et gratuite en traitement automatique du langage naturel (NLP) et en intelligence artificielle générative. Conçu pour un développeur débutant bilingue (français/anglais) disposant de 1 à 5 heures par semaine, il combine des ressources variées (cours en ligne, tutoriels, vidéos, articles, exercices pratiques) en français et en anglais. Le programme s'étale sur plusieurs mois, en couvrant d'abord les bases du machine learning, puis en introduisant le NLP classique, avant d'aborder les modèles modernes de type Transformers, le fine-tuning de modèles, la génération de texte et enfin le prompt engineering avec les grands modèles de langage (LLM). Des outils gratuits utiles à la pratique sont suggérés tout au long du parcours, de même qu'une liste de sources pour assurer une veille technologique en IA. Enfin, des idées de mini-projets concrets sont proposées pour appliquer les connaissances acquises.
Pour bien démarrer en IA, il est indispensable de maîtriser les fondamentaux du machine learning (apprentissage automatique). Durant le premier mois, l'objectif est d'acquérir les concepts de base : types d'apprentissages (supervisé vs non supervisé), notions de régression et classification, surapprentissage, validation croisée, etc.
À ce stade, alternez entre théorie et pratique. Après avoir suivi un chapitre de cours, mettez en œuvre un petit exercice correspondant. Par exemple :
L'objectif est d'être à l'aise avec Python et les notions de base du machine learning avant de plonger dans le NLP.
Une fois les bases du ML acquises, vous pouvez aborder le NLP traditionnel. Cette étape introduit les spécificités du traitement des données textuelles : comment représenter du texte pour une machine, et quels algorithmes simples permettent d'analyser du langage ? Au programme : tokenisation, nettoyage (retrait des stopwords, ponctuation), représentations vectorielles de base (sac de mots, TF-IDF), et premiers algorithmes d'apprentissage pour le texte.
Maintenant que vous avez compris le NLP classique, il est temps de découvrir l'approche par réseaux de neurones. Les modèles de deep learning pour le texte (RNN, LSTM, GRU) ont permis de grandes avancées. Ici, vous apprendrez à représenter le texte avec des embeddings (word2vec, GloVe) et à construire des modèles séquentiels.
L'architecture Transformer a révolutionné le NLP. Des modèles comme BERT, GPT, T5 sont devenus incontournables. Cette phase vous initie aux Transformers, au mécanisme d'attention, et à l'utilisation de modèles pré-entraînés via Hugging Face.
Les grands modèles de langage (GPT-3/4, Claude, Mistral, etc.) ont ouvert l'ère de l'IA générative. Cette phase explore la génération de texte, le prompt engineering, et les applications pratiques des LLM.
Le prompt engineering est devenu une compétence essentielle. Cette phase approfondit les techniques avancées pour maximiser l'efficacité des LLM.
| Outil | Usage | Lien |
|---|---|---|
| Google Colab | Notebooks Jupyter gratuits avec GPU | https://colab.research.google.com/ |
| Hugging Face | Hub de modèles, datasets et applications | https://huggingface.co/ |
| Kaggle Notebooks | Environnement de code avec GPU gratuit | https://www.kaggle.com/code |
| Weights & Biases | Suivi d'expériences ML (version gratuite) | https://wandb.ai/ |
| Streamlit | Création rapide d'interfaces pour modèles | https://streamlit.io/ |
| Gradio | Démos interactives de modèles ML | https://gradio.app/ |
| GitHub Codespaces | Environnement de développement cloud | https://github.com/features/codespaces |
Entraînez un modèle pour prédire si des avis textuels sont positifs ou négatifs.
Données : critiques de films IMDB, IMDB CSV, Rotten Tomatoes
Progression :
Objectif : comprendre le prétraitement de texte et la classification supervisée
Construisez un classifieur qui prédit l'auteur d'un texte.
Données : tweets de deux personnalités ou extraits de deux auteurs célèbres
Défis :
Objectif : vectorisation de textes courts et détection de styles
Découvrez les thèmes dominants dans un corpus de documents.
Méthode : LDA (Latent Dirichlet Allocation) avec Gensim
Données : articles de blog, nouvelles, corpus CC-News
Objectif : explorer le NLP non supervisé et la visualisation de résultats
Outils : pyLDAvis pour visualiser les topics
Créez un outil aidant au tri de CV en extrayant les informations clés.
Informations à extraire :
Outils : spaCy avec modèles pré-entraînés + règles personnalisées
Ressources :
Objectif : mettre en œuvre la NER et adapter un modèle à un domaine spécifique
Construisez un système de traduction utilisant un modèle pré-entraîné.
Outils :
Progression :
Objectif : déployer un modèle encodeur-décodeur
Tutoriel : Translation task guide
Entraînez votre propre système de questions-réponses.
Données : articles Wikipedia + datasets QA :
Approches :
Tutoriel : Question Answering guide
Objectif : appliquer le fine-tuning sur une tâche précise
Entraînez un modèle de langage pour générer du texte dans un style spécifique.
Exemple :
Outils :
Questions à explorer :
Objectif : expérimenter la génération de texte créative
Documentation : Pour chaque projet, documentez votre démarche (notebook, rapport, post de blog). Cela aide à réfléchir sur l'apprentissage et constitue un portfolio.
Imperfection acceptable : Un projet n'a pas besoin d'être parfait pour être formateur. L'important est de prendre du plaisir à explorer et d'en tirer des leçons.
Publication : Publiez vos notebooks et résultats sur GitHub ou Hugging Face Spaces pour partager avec la communauté.
Ce parcours de formation vous permettra de progresser de débutant à praticien autonome en NLP et IA générative. Prenez votre temps, expérimentez, et surtout : amusez-vous dans cette exploration du langage et de l'intelligence artificielle !