📄️ Table des matières
Cours de découverte gratuit sur le traitement automatique du langage naturel en 6 leçons. Pourquoi le langage résiste au calcul, ce qu'est la tokenisation, comment les plongements capturent le sens, quelles tâches sont réellement résolues, et où le domaine échoue encore.
📄️ 1. Pourquoi le langage est difficile
Leçon 1 du cours gratuit de NLP : l'ambiguïté lexicale et syntaxique, le rôle du contexte, l'implicite, et pourquoi cinquante ans de règles écrites à la main n'ont jamais suffi à traiter le langage.
📄️ 2. La tokenisation
Leçon 2 du cours gratuit de NLP : pourquoi on ne découpe pas simplement sur les espaces, comment fonctionne la tokenisation en sous-mots (BPE, WordPiece), pourquoi les modèles facturent en tokens, et pourquoi le français en consomme plus que l'anglais.
📄️ 3. Les plongements
Leçon 3 du cours gratuit de NLP : du sac de mots aux vecteurs denses, comment Word2Vec a appris le sens à partir de l'usage, pourquoi les plongements contextuels ont tout changé, et à quoi servent les plongements de phrases en recherche sémantique.
📄️ 4. Les tâches
Leçon 4 du cours gratuit de NLP : le panorama des tâches du traitement du langage, ce qui est fiable en production et ce qui ne l'est pas, avec les métriques d'évaluation propres à chaque famille de tâches.
📄️ 5. Où cela échoue encore
Leçon 5 du cours gratuit de NLP : pourquoi un modèle invente des faits, comment les biais des corpus se retrouvent dans les décisions, l'inégalité entre langues, la fragilité aux données réelles, et pourquoi les scores de référence surestiment les performances.
📄️ 6. Récapitulatif et FAQ
Leçon 6 du cours gratuit de NLP : synthèse des cinq leçons, glossaire du traitement du langage, guide de choix par tâche, et réponses aux 12 questions les plus posées sur le NLP en entreprise.
📄️ 7. Quiz et attestation
Testez votre compréhension du traitement du langage naturel avec un quiz gratuit de 5 questions, corrigé et expliqué : ambiguïté du texte, tokenisation, embeddings, tâches du NLP et limites.