NLP avec les Transformers – Initiation : Comprendre et utiliser BERT et GPT

Formation créée le 14/04/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Présentiel

Durée de formation

21 heures (3 jours)
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NLP avec les Transformers – Initiation : Comprendre et utiliser BERT et GPT


Comprendre les bases du NLP moderne et des modèles Transformers, et être capable d’utiliser des modèles pré-entraînés pour des cas d’usage simples en entreprise.

Objectifs de la formation

  • Comprendre les fondamentaux du NLP
  • Identifier le rôle des modèles Transformers
  • Utiliser des modèles pré-entraînés pour des tâches simples
  • Prendre en main la librairie Hugging Face
  • Réaliser une première adaptation de modèle
  • Interpréter les résultats d’un modèle NLP
  • Identifier des cas d’usage métier pertinents

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Data analysts
  • développeurs
  • ingénieurs IT
  • chefs de projet data souhaitant découvrir le NLP moderne
Prérequis
  • Bases en Python
  • Notions générales en data (manipulation de données)
  • Aucune expérience préalable en NLP avancé requise

Contenu de la formation

JOUR 1- Module 1 – Fondamentaux du NLP (3h)
  • Définition et enjeux du NLP en entreprise
  • Cas d’usage : classification, chatbot, analyse de sentiment
  • Notions clés : tokens, corpus, embeddings
  • Limites des approches classiques
  • Activité pratique : Exploration d’un cas NLP simple Analyse d’un dataset texte (emails ou avis clients) Identification des problématiques métier associées
JOUR 1- Module 2 – Introduction aux Transformers (4h)
  • Pourquoi les Transformers ont révolutionné le NLP
  • Principe simplifié de l’attention
  • Différence entre modèles classiques et Transformers
  • Vue d’ensemble de BERT et GPT
  • Activité pratique : Visualisation du mécanisme d’attention Analyse simplifiée des relations entre mots dans une phrase Utilisation d’outils de visualisation de l’attention
JOUR 2- Module 3 – Prise en main de Hugging Face (3h)
  • Présentation de Hugging Face et du Hub
  • Utilisation des pipelines NLP
  • Tokenisation et préparation des textes
  • Exécution de modèles prêts à l’emploi
  • Activité pratique : Premiers modèles NLP Utilisation d’un pipeline de classification de texte Test sur différents jeux de données
JOUR 2- Module 4 – Cas d’usage avec BERT (4h)
  • Présentation simplifiée de BERT
  • Tâches principales : classification, NER, QA
  • Lecture et interprétation des résultats
  • Introduction au fine-tuning (conceptuel)
  • Activité pratique : Classification de textes avec BERT Utilisation d’un modèle BERT pré-entraîné Analyse des prédictions sur données métier
JOUR 3- Module 5 – Introduction aux modèles GPT (3h)
  • Fonctionnement simplifié des modèles génératifs
  • Différences entre BERT et GPT
  • Cas d’usage : génération, résumé, chatbot
  • Introduction au prompt engineering
  • Activité pratique : Génération de texte simple Création de prompts pour générer du contenu Comparaison de différents outputs
JOUR 3- Module 6 – Évaluation et bonnes pratiques (4h)
  • Introduction aux métriques : précision, rappel, F1
  • Comprendre les limites des modèles
  • Biais et qualité des données
  • Bonnes pratiques d’intégration en entreprise
  • Activité pratique : Analyse des performances d’un modèle Évaluation simple d’un modèle de classification Identification des erreurs et axes d’amélioration

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.