Parcours
Le formateur a appliqué le traitement automatique du langage à des données textuelles dans un contexte de classification de causes racines. Son expérience comprend l’exploration de logs, la préparation de données, la classification, le clustering, les modèles NLP sous PyTorch et l’évaluation de résultats.
Cette formation est conçue pour les analystes et équipes data qui souhaitent exploiter un volume de textes : journaux techniques, verbatims, tickets, documents ou descriptions. L’intervenant peut présenter la préparation des corpus, la représentation des textes, les approches de classification et les bonnes pratiques d’évaluation.
Une session type commence par la qualification des données et de l’objectif métier. Elle se poursuit par des ateliers Python de nettoyage, de modélisation et d’analyse d’erreurs, afin que les participants sachent sélectionner une approche cohérente plutôt que d’utiliser un modèle sans critères de validation.
Domaines d’expertise
- NLP
- Python
- PyTorch
- Classification de textes
- Clustering
- Prétraitement textuel
- Analyse de logs
- Évaluation de modèles
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Cadrage du problème métier et du corpus textuel
- 2Nettoyage et préparation des données
- 3Exploration des représentations et méthodes de classification
- 4Ateliers de modélisation avec Python
- 5Évaluation des performances et analyse des erreurs
- 6Restitution des critères de choix méthodologiques
Publics accompagnés
- Analystes de données
- Data scientists
- Développeurs Python
- Équipes support et IT
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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