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Objectifs de la formation

Découvrir l’architecture et les fonctionnalités de spaCy

Développer des pipelines de traitement du langage naturel avec spaCy

Maîtriser la tokenisation, le POS-tagging, la lemmatisation et la reconnaissance d’entités nommées

Construire, entraîner et intégrer des modèles personnalisés de TALN

Exploiter spaCy pour des applications concrètes : extraction d’informations, classification de texte, etc.

Programme

Jour 1Introduction à spaCy et au TALN

Panorama des problématiques du traitement du langage naturel, positionnement de spaCy dans l’écosystème Python, installation et découverte de l’interface spaCy, présentation des pipelines et des modèles pré-entraînés. Exercices de prise en main : charger un modèle, explorer des documents, visualiser la structure linguistique (tokenisation, dépendances).

Jour 2Extraction d’information et modélisation linguistique

Analyse détaillée de la tokenisation avancée, étiquetage grammatical (POS-tagging), lemmatisation, et parsing syntaxique. Découverte de la reconnaissance d’entités nommées (NER) avec spaCy : extraction, personnalisation et annotation. Études de cas : extraction d’entités sur des textes réels, création de règles avec les Matcher et EntityRuler, adaptation à des cas métiers spécifiques.

Jour 3Modélisation sur-mesure et intégration dans des applications

Formation et affinement de modèles personnalisés : annotation de corpora, utilisation de spaCy Prodigy (présentation), entraînement de nouveaux modèles. Intégration de spaCy dans un pipeline projet, interfaçage avec d’autres bibliothèques (Scikit-learn, Pandas, TensorFlow), gestion de la performance et industrialisation. Travaux pratiques : traitement complet d’un projet (cas d’usage métier), bilan et bonnes pratiques.

Méthode d'évaluation

QCM final portant sur l’ensemble des fonctionnalités de spaCy
Projets pratiques réalisés par chaque participant (évaluation sur livrables techniques)
Feedback personnalisé du formateur à chaque étape

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et d’exercices appliqués
Démonstrations en direct et manipulation individuelle
Supports de formation détaillés et corpus d’exercices
Études de cas métiers (veille, extraction, automatisation RH, etc.)

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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