🗣️ Formation NLP – Traitement du Langage Naturel

Le NLP (Natural Language Processing) est une branche de l'IA qui permet aux ordinateurs d'interpréter, comprendre et générer du langage humain. Les cas d'usage incluent les chatbots, la traduction automatique, les moteurs de recherche, l'analyse de sentiments, la modération automatique de contenu et bien plus encore.

Objectifs de ce module

• Comprendre les bases du NLP moderne.
• Installer et configurer les bibliothèques essentielles pour travailler efficacement en NLP.
• Se familiariser avec les premiers jeux de données textuels.

Contenu détaillé

• Définition du NLP : Présentation des concepts clés et des défis majeurs (ambigüité, polysémie, contexte).
• Introduction aux principales tâches : classification de texte, reconnaissance d'entités nommées (NER), résumé automatique, traduction, question-answering.
• Présentation des corpus classiques : IMDB, AG News, SQuAD, etc.

Installation des outils indispensables

• Python 3.9+ recommandé pour la compatibilité maximale.
• spaCy : pour la tokenisation rapide, l'annotation linguistique (POS-tagging, dépendances syntaxiques).
• NLTK : pour les manipulations linguistiques traditionnelles et jeux de données académiques.
• Hugging Face Transformers : pour utiliser les meilleurs modèles pré-entraînés de type BERT, T5, GPT, etc.
• Scikit-learn : pour les modèles classiques de classification de texte.

Commandes d'installation

        # Installer spaCy
        pip install spacy
        
        # Télécharger un modèle de langue français
        python -m spacy download fr_core_news_md
        
        # Installer NLTK
        pip install nltk
        
        # Installer Hugging Face Transformers
        pip install transformers
        
        # Installer scikit-learn
        pip install scikit-learn
            

Premier test rapide

Voici un petit script Python pour vérifier que tout fonctionne :

        import spacy
        
        # Charger le modèle de langue française
        nlp = spacy.load("fr_core_news_md")
        
        # Exemple de traitement
        doc = nlp("Le traitement du langage naturel est fascinant.")
        
        for token in doc:
            print(token.text, token.pos_, token.dep_)
            

Une fois cette étape validée, vous êtes prêt à entrer dans le vif du sujet : préparation et vectorisation des textes !

Avant d'entraîner un modèle NLP, il est crucial de préparer les données textuelles pour maximiser la qualité des résultats. Le preprocessing transforme un texte brut en une version exploitable pour des modèles statistiques ou neuronaux.

Objectifs de ce module

• Nettoyer et normaliser les textes en entrée.
• Appliquer les techniques de vectorisation pour transformer le texte en données numériques.
• Découvrir les principales méthodes de représentation des textes pour la modélisation.

Techniques de preprocessing

• Lowercasing : convertir tous les mots en minuscules pour éviter les doublons "Chat" vs "chat".
• Suppression des ponctuations et caractères spéciaux : nettoyage pour garder uniquement du texte significatif.
• Tokenisation : découper le texte en unités appelées tokens (mots, sous-mots).
• Stopwords removal : retirer les mots fréquents mais peu informatifs (comme "le", "et", "de" en français).
• Lemmatisation : ramener les mots à leur forme canonique (ex: "marchait" → "marcher").

Exemple avec spaCy

        import spacy
        
        nlp = spacy.load("fr_core_news_md")
        doc = nlp("Les chats marchaient tranquillement dans la rue.")
        
        tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
        print(tokens)
            

Techniques de vectorisation

• Bag-of-Words (BoW) : chaque document est représenté par la fréquence des mots dans un vocabulaire fixe.
• TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) : pondération de l'importance des mots selon leur rareté globale.
• Embeddings (word2vec, GloVe) : représentation dense où chaque mot est un vecteur dans un espace sémantique appris.

Exemple : vectorisation avec TF-IDF

        from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
        
        corpus = [
            "Le chat dort sur le canapé",
            "Le chien dort dans son panier",
            "Le chat et le chien jouent ensemble"
        ]
        
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        X = vectorizer.fit_transform(corpus)
        
        print(vectorizer.get_feature_names_out())
        print(X.toarray())
            

Résumé rapide

Le preprocessing est une étape déterminante en NLP : une mauvaise préparation du texte entraînera des performances médiocres. Le choix entre BoW, TF-IDF ou embeddings dépendra de la complexité de votre projet et des modèles choisis.

Le résumé automatique est une tâche de NLP visant à produire un texte condensé qui conserve l'essentiel des informations d'un document source. Ce module vous apprendra à utiliser rapidement des modèles pré-entraînés pour générer des résumés efficaces.

Objectifs de ce module

• Comprendre le fonctionnement de la tâche "summarization" dans Hugging Face.
• Apprendre à utiliser un pipeline NLP pour le résumé automatique.
• Appliquer un modèle pré-entraîné pour produire des résumés en français ou en anglais.

Pipeline de résumé avec Hugging Face Transformers

Hugging Face fournit des modèles de type BART, T5 ou PEGASUS adaptés pour le résumé. Grâce aux pipelines Transformers, il devient extrêmement simple d'utiliser ces modèles sans devoir construire manuellement l'architecture.

Exemple rapide en Python

        from transformers import pipeline
        
        # Chargement du pipeline de résumé
        summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
        
        # Exemple de texte long
        text = """
        Le traitement du langage naturel est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. 
        Son objectif est de permettre aux machines de lire, comprendre et produire du langage d'une manière utile et intelligente.
        """
        
        # Génération du résumé
        summary = summarizer(text, max_length=60, min_length=25, do_sample=False)
        print(summary[0]['summary_text'])
            

Quelques conseils pratiques

• max_length : définit la taille maximale du résumé généré.
• min_length : impose une taille minimale pour éviter des résumés trop courts.
• do_sample=False : permet d'utiliser un décodage déterministe pour une meilleure cohérence.

Modèles recommandés pour le résumé

• facebook/bart-large-cnn : Excellent modèle généraliste pour l'anglais.
• google/pegasus-xsum : Résumés plus concis et informatifs.
• csebuet/nli-fr : Modèles adaptés pour la langue française (moins nombreux, mais performants sur texte francophone).

Résumé rapide

Le résumé automatique est aujourd'hui très accessible grâce à Hugging Face. Sans besoin d'entraînement lourd, vous pouvez intégrer cette fonctionnalité dans vos applications pour générer des résumés de rapports, d'articles de presse, ou de documents d'entreprise.

La classification de texte est une tâche fondamentale du traitement du langage naturel, consistant à assigner un ou plusieurs labels (étiquettes) à un document en fonction de son contenu. Ce module vous guide dans la création d'un classificateur de texte avec la bibliothèque Scikit-learn, l'une des plus puissantes pour le machine learning traditionnel.

Objectifs de ce module

• Prétraiter des données textuelles pour l'apprentissage automatique.
• Appliquer des techniques de vectorisation : TF-IDF.
• Construire et évaluer un modèle de classification de textes.
• Analyser les performances du modèle (matrice de confusion, scores).

Étapes principales du processus

• Nettoyage du texte : suppression de la ponctuation, des stopwords, normalisation (lowercase).
• Vectorisation : transformation du texte en vecteurs numériques exploitables par les algorithmes.
• Choix d'un modèle de classification : Logistic Regression, Naive Bayes, SVM, etc.
• Entraînement et évaluation : mesurer la qualité des prédictions via des métriques adaptées.

Exemple complet en Python

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

# Exemple de dataset
texts = ["J'adore ce produit", "C'est horrible", "Excellent service client", "Je déteste cette expérience"]
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 = positif, 0 = négatif

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.3, random_state=42)

# Vectorisation
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# Modèle
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_vec, y_train)

# Prédictions
y_pred = model.predict(X_test_vec)

# Évaluation
print(classification_report(y_test, y_pred))
    

Pourquoi utiliser TF-IDF ?

TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) est une technique de pondération qui permet d'attribuer un poids plus important aux termes rares et informatifs, tout en diminuant l'influence des mots fréquents mais peu discriminants ("de", "et", "la", etc.).

Meilleurs modèles pour la classification de texte classique

• Logistic Regression : rapide, simple et très performant sur de petits datasets.
• Multinomial Naive Bayes : idéal pour les tâches de classification de texte basées sur des fréquences de mots.
• Support Vector Machine (SVM) : efficace pour séparer des classes dans un espace de haute dimension.

Métriques essentielles à surveiller

• Accuracy : pourcentage de prédictions correctes (utile si classes équilibrées).
• Precision : capacité du modèle à éviter les faux positifs.
• Recall : capacité du modèle à capturer les vrais positifs.
• F1-Score : compromis entre précision et rappel (très important en NLP).

Résumé rapide

La classification de textes avec Scikit-learn est une méthode robuste et efficace pour des projets nécessitant des résultats rapides sans déployer des LLM lourds. Elle constitue une base incontournable avant de passer à des modèles plus avancés basés sur Transformers.

Le multilinguisme est aujourd'hui un enjeu stratégique en NLP. La capacité de traduire automatiquement des documents dans plusieurs langues est devenue essentielle pour développer des applications globales, accessibles et inclusives. Dans ce module, nous allons explorer deux solutions open-source de Facebook AI Research (Meta) : M2M100 et SeamlessM4T.

Pourquoi choisir M2M100 ou SeamlessM4T ?

• Modèles multilingues couvrant plus de 100 langues, sans passer systématiquement par l'anglais.
• Support des traductions directes : par exemple français → ukrainien sans étape intermédiaire.
• Performance équivalente ou supérieure à des modèles propriétaires (DeepL, Google Translate) pour certaines paires de langues.

Exemple : Traduction avec M2M100 en Python

from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer

model_name = "facebook/m2m100_418M"
tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

text = "Bonjour, comment allez-vous ?"
src_lang = "fr"
tgt_lang = "en"

# Préparation
tokenizer.src_lang = src_lang
encoded = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# Traduction
generated_tokens = model.generate(**encoded, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id(tgt_lang))
translation = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)

print(translation[0])
    

SeamlessM4T : vers la traduction multimodale

SeamlessM4T (Meta AI, 2023) est une évolution du M2M100, permettant non seulement la traduction écrite, mais aussi la traduction vocale speech-to-text et speech-to-speech. C’est une brique clé pour les systèmes de traduction en temps réel.

Cas d'usage professionnels

• Traduction de bases documentaires multilingues (SAV, FAQ internationales).
• Automatisation de la traduction d'articles, posts de blog, supports de communication.
• Applications d’assistance vocale multilingue (travel apps, helpdesk).

Bonnes pratiques en traduction automatique

• Évaluer la qualité des traductions avec des métriques type BLEU, METEOR.
• Si nécessaire, combiner plusieurs modèles pour améliorer la qualité finale ("ensemble models").
• Pour des contenus sensibles ou juridiques : prévoir toujours une validation humaine.

Résumé rapide

Grâce à M2M100 et SeamlessM4T, il est aujourd'hui possible d'intégrer des capacités de traduction multilingue avancée dans vos applications sans dépendre d'API payantes ou propriétaires, tout en assurant une maîtrise totale des flux de données.