Descriptif
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) constitue un domaine de recherche central en intelligence artificielle et fournit les fondements des grands modèles de langage modernes (LLM). Ce cours introductif de 20 heures couvrira principalement les trois aspects suivants : (1) les concepts fondamentaux et les techniques traditionnelles du NLP ; (2) les avancées récentes ayant conduit aux LLM et rendues possibles par ceux-ci ; et (3) une sélection de développements avancés et d’applications dans des contextes multimodaux, où le langage est combiné avec d’autres modalités de données telles que la vision et l’audio.
24 heures en présentiel
effectifs minimal / maximal:
1/80Diplôme(s) concerné(s)
Département OSE
Département d'Informatique, Département de Mathématiques appliquées.Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade américainPour les étudiants du diplôme M2 DS - Science des données
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 7 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
- Cours 1–2 : Introduction au NLP et aux techniques classiques de traitement automatique du langage.
- Cours 3–5 : Transformers et grands modèles de langage (LLM), notamment le pré-entraînement, l’affinage (fine-tuning) et le raisonnement.
- Cours 6 : Modèles de langage multimodaux et applications associées.
