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Objectifs de la formation

Comprendre les fondements théoriques de BERTopic et ses différences avec les méthodes traditionnelles (LDA, NMF)

Installer et configurer l’environnement BERTopic sur divers systèmes

Préparer et prétraiter efficacement de grands corpus de textes

Exploiter le modèle BERTopic pour extraire, explorer et visualiser des topics

Personnaliser les pipelines de clustering : embeddings, réductions de dimensionnalité, techniques de vectorisation alternatives

Interpréter les résultats et mettre en place des stratégies d'affinage des topics pour les applications métier

Exploiter les sorties BERTopic : visualisations, dashboards, intégration dans les solutions d’analyse

Programme

Jour 1Introduction à la modélisation de topics et à BERTopic

Rappels sur la modélisation de sujets (LDA, NMF, contextuels), présentation de BERTopic, différences fondamentales, cas d’usage métier, installation de l’environnement sur Anaconda et Jupyter, survol de l’architecture technique. Premiers pas sur des jeux de données simples.

Jour 2Préparation avancée du corpus et personnalisation de l’embedding

Techniques de prétraitement avancé (lemmatisation, stopwords, cleaning), choix de modèles d’embeddings (BERT, sentence-transformers, alternatives multilingues), réduction de dimensionnalité (UMAP, PCA, t-SNE), impact sur la qualité du clustering. Exercices pratiques sur des corpus réels volumineux.

Jour 3Clustering, visualisation et affinage d’analyse

Paramétrage du clustering (HDBSCAN, DBSCAN), exploration des réglages clés pour le nombre et la cohérence des topics, visualisation interactive (plotly, bokeh), interprétation avancée. Approches pour fusionner ou scinder des topics, évaluation de la qualité (cohérence, pertinence métier), création de rapports et d’outils d’aide à la décision à partir de BERTopic.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques et mini-projets d’application
QCM de validation des acquis en fin de formation
Présentation orale d’une étude de cas ou projet personnel sur corpus métier

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs en visio
Démos guidées sur Jupyter
Ateliers pratiques en binôme
Livret numérique de ressources et scripts Python fournis

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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