| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Traitement Automatique des Langues dispensé par l'Institut des sciences du digital, management et cognition forme des spécialistes capables de concevoir et développer des systèmes intelligents de traitement du langage naturel. Au programme : linguistique computationnelle, apprentissage automatique appliqué au texte et à la parole, ingénierie linguistique, extraction et analyse de données textuelles, ainsi que programmation avancée en Python et utilisation de frameworks IA. Les étudiants développent des compétences pointues en modélisation linguistique, développement d'applications conversationnelles, analyse sémantique et création de systèmes de traduction automatique ou de synthèse vocale. Cette expertise ouvre la voie à des carrières d'ingénieur en TAL, de data scientist spécialisé en NLP, de chercheur en intelligence artificielle linguistique ou de consultant en technologies langagières, dans des secteurs variés tels que les big tech, les start-ups innovantes, les centres de recherche ou les services de transformation numérique des entreprises.
Thématiques abordées
- Fondements du traitement automatique des langues : linguistique informatique, modélisation linguistique, syntaxe et sémantique.
- Apprentissage automatique et deep learning appliqués à la TAL : méthodes statistiques, réseaux de neurones, architectures transformer.
- Applications pratiques : reconnaissance vocale, génération automatique de texte, analyse de sentiment, extraction d'information.
- Gestion et annotation des corpus textuels : construction, normalisation, étiquetage et annotation sémantique.
- Projets et outils professionnels : utilisation de bibliothèques spécialisées, évaluation des performances, développement d’applications TAL.
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes de traitement automatique des langues naturelles pour analyser et générer du texte
- Développer des compétences en programmation et utilisation des outils de NLP (Python, bibliothèques spécifiques)
- Concevoir et évaluer des modèles d’apprentissage automatique adaptés aux données linguistiques
- Acquérir une compréhension approfondie des structures linguistiques et de leur modélisation informatique
- Appliquer les techniques de traitement des langues à des cas concrets en intelligence artificielle et sciences du langage