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Exploiter le potentiel du NLP et de l'Intelligence Artificielle Générative
Le traitement du langage naturel (NLP) et de l'intelligence artificielle générative révolutionnent la manière dont les entreprises interagissent avec la donnée textuelle. Cette formation d'une journée offre une passerelle essentielle pour comprendre ces technologies de rupture. Elle explore à la fois les techniques fondamentales d'analyse de texte et le fonctionnement des Grands Modèles de Langage (LLM) comme GPT ou Mistral, qui redéfinissent les standards de l'automatisation.
Le parcours pédagogique est conçu pour démystifier la "magie" des modèles génératifs. Vous apprendrez d'abord comment la machine "lit" et structure le texte (tokenisation, vectorisation), avant de plonger dans l'art du Prompt Engineering. Vous découvrirez comment piloter efficacement ces modèles pour éviter les hallucinations et garantir la pertinence des réponses.
L'approche est résolument tournée vers l'application métier. À travers des ateliers pratiques utilisant des bibliothèques Python et des interfaces LLM, vous expérimenterez l'analyse de sentiments et l'automatisation de tâches. Vous repartirez avec une méthodologie claire pour identifier les opportunités d'intégration de l'IA générative dans votre organisation, tout en maîtrisant les enjeux de sécurité et de confidentialité.
Objectifs
À l’issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- analyser les principes du NLP et distinguer ses applications classiques des possibilités offertes par l'IA générative ;
- décrire les étapes techniques clés du traitement du langage (prétraitement, vectorisation, classification) ;
- expliquer le fonctionnement et l'architecture des modèles génératifs (LLM) et des transformers ;
- expérimenter les outils de référence (spaCy, Hugging Face) et les techniques de Prompt Engineering ;
- cadrer et concevoir un cas d'usage métier intégrant une brique de NLP ou d'IA générative.
Programme
Module 1 : comprendre le paysage du NLP et de l'IA générative
- La définition des concepts et la distinction entre le NLP traditionnel et les LLM.
- L'exploration des domaines d'application : RH, juridique, marketing et service client.
Travaux pratiques
- Cartographier les cas d'usage potentiels du NLP au sein de votre organisation.
Module 2 : maîtriser les techniques fondamentales du NLP
- Le prétraitement du texte : tokenisation, lemmatisation et gestion des "stop words".
- La vectorisation des données textuelles (TF-IDF, word embeddings).
- Les méthodes de classification et d'analyse de sentiments.
Travaux pratiques
- Réaliser une analyse de sentiments sur des avis clients en utilisant une bibliothèque Python.
Module 3 : piloter les modèles de langage génératifs (LLM)
- L'architecture des transformers et les mécanismes d'attention.
- Les principes et bonnes pratiques du prompt engineering pour optimiser les résultats.
- La gestion des limitations : hallucinations, biais cognitifs et conformité RGPD.
Travaux pratiques
- Tester et itérer des prompts sur un LLM (ChatGPT, Claude ou Mistral) pour automatiser une tâche métier.
Module 4 : intégrer l'IA dans les projets métiers
- Les critères de choix entre modèles open source et les solutions via API.
- Le cadrage méthodologique d'un projet NLP ou génératif.
- La collaboration entre les product owners, les data scientists et l'IT.
Travaux pratiques
- Élaborer un mini-cadrage projet pour intégrer un LLM dans un processus métier existant.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Expérience professionnelle : une culture générale en gestion de projet ou en IA.
- Connaissances de base : des notions de base en Python sont recommandées pour les ateliers techniques, mais non obligatoires.
Public
Cette formation s’adresse aux acteurs de l'innovation et du digital. Le public inclut notamment :
- les product owners et chefs de projet IA qui souhaitent intégrer ces technologies à leurs produits ;
- les responsables innovation et transformation digitale qui cherchent à identifier les opportunités stratégiques et à évaluer le potentiel technologique pour leur entreprise
- les développeurs, data analysts et consultants qui désirent comprendre la mécanique des LLM ;
- toute personne impliquée dans des projets traitant du langage naturel.
Points forts
- Double compétence : vous acquérez une vision complète en reliant les bases techniques du NLP aux innovations récentes de l'IA générative.
- Pratique immédiate : vous manipulerez directement des LLM et des outils d'analyse via 4 ateliers concrets.
- Approche agnostique : vous découvrirez un panorama d'outils variés (OpenAI, Mistral, Hugging Face) pour choisir la solution adaptée.
- Focus métier : vous apprendrez à transformer une technologie en valeur ajoutée grâce à des méthodes de cadrage éprouvées.
Objectifs
À l’issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- analyser les principes du NLP et distinguer ses applications classiques des possibilités offertes par l'IA générative ;
- décrire les étapes techniques clés du traitement du langage (prétraitement, vectorisation, classification) ;
- expliquer le fonctionnement et l'architecture des modèles génératifs (LLM) et des transformers ;
- expérimenter les outils de référence (spaCy, Hugging Face) et les techniques de Prompt Engineering ;
- cadrer et concevoir un cas d'usage métier intégrant une brique de NLP ou d'IA générative.
Programme
Module 1 : comprendre le paysage du NLP et de l'IA générative
- La définition des concepts et la distinction entre le NLP traditionnel et les LLM.
- L'exploration des domaines d'application : RH, juridique, marketing et service client.
Travaux pratiques
- Cartographier les cas d'usage potentiels du NLP au sein de votre organisation.
Module 2 : maîtriser les techniques fondamentales du NLP
- Le prétraitement du texte : tokenisation, lemmatisation et gestion des "stop words".
- La vectorisation des données textuelles (TF-IDF, word embeddings).
- Les méthodes de classification et d'analyse de sentiments.
Travaux pratiques
- Réaliser une analyse de sentiments sur des avis clients en utilisant une bibliothèque Python.
Module 3 : piloter les modèles de langage génératifs (LLM)
- L'architecture des transformers et les mécanismes d'attention.
- Les principes et bonnes pratiques du prompt engineering pour optimiser les résultats.
- La gestion des limitations : hallucinations, biais cognitifs et conformité RGPD.
Travaux pratiques
- Tester et itérer des prompts sur un LLM (ChatGPT, Claude ou Mistral) pour automatiser une tâche métier.
Module 4 : intégrer l'IA dans les projets métiers
- Les critères de choix entre modèles open source et les solutions via API.
- Le cadrage méthodologique d'un projet NLP ou génératif.
- La collaboration entre les product owners, les data scientists et l'IT.
Travaux pratiques
- Élaborer un mini-cadrage projet pour intégrer un LLM dans un processus métier existant.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Expérience professionnelle : une culture générale en gestion de projet ou en IA.
- Connaissances de base : des notions de base en Python sont recommandées pour les ateliers techniques, mais non obligatoires.
Public
Cette formation s’adresse aux acteurs de l'innovation et du digital. Le public inclut notamment :
- les product owners et chefs de projet IA qui souhaitent intégrer ces technologies à leurs produits ;
- les responsables innovation et transformation digitale qui cherchent à identifier les opportunités stratégiques et à évaluer le potentiel technologique pour leur entreprise
- les développeurs, data analysts et consultants qui désirent comprendre la mécanique des LLM ;
- toute personne impliquée dans des projets traitant du langage naturel.
Points forts
- Double compétence : vous acquérez une vision complète en reliant les bases techniques du NLP aux innovations récentes de l'IA générative.
- Pratique immédiate : vous manipulerez directement des LLM et des outils d'analyse via 4 ateliers concrets.
- Approche agnostique : vous découvrirez un panorama d'outils variés (OpenAI, Mistral, Hugging Face) pour choisir la solution adaptée.
- Focus métier : vous apprendrez à transformer une technologie en valeur ajoutée grâce à des méthodes de cadrage éprouvées.
Les noms de marques et logos éventuellement cités dans cette fiche (ex. ChatGPT, Mistral, Claude, Hugging Face) sont la propriété de leurs détenteurs respectifs. Leur mention à des fins pédagogiques ne constitue ni un engagement ni un partenariat.