Une formation NLP permet de travailler dans le domaine de l'IA et de la Data Science. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le Traitement Naturel du Langage, et comment se former pour devenir un professionnel. Au fil des dernières années, l'intelligence artificielle s'est beaucoup développée. Certaines branches de l'IA ont notamment fait l'objet d'un véritable essor, à l'instar du NLP ou traitement naturel du langage.
Qu'est-ce que le NLP ?
Le Natural Language Processing (NLP) ou Traitement du Langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle. Elle consiste à entraîner les ordinateurs à comprendre, traiter et générer du langage humain.
Le NLP repose sur une combinaison entre le Machine Learning et la linguistique computationnelle. Les systèmes sont entraînés à partir de textes, afin d’apprendre à reconnaître les mots et la façon dont ils s’assemblent.
Des phrases, des extraits de textes ou même de livres entiers sont utilisés pour nourrir les systèmes ML. Ces données d’entraînement sont traitées, et le système apprend à prédire la suite d’un texte en identifiant des patterns.
Les moteurs de recherche web, les services de traduction automatique ou les assistants vocaux sont basés sur cette technologie. Chaque fois que vous faites une recherche sur Google ou Bing, les résultats sont interprétés grâce au NLP pour s’assurer que les résultats sont pertinents et améliorer les résultats des futures recherches.
Une autre application est celle des chatbots. Ces intelligences artificielles sont capables d’analyser le langage humain pour répondre aux questions. Il en va de même pour les assistants vocaux comme Siri ou Alexa.
Il existe une large variété d’outils de NLP comme le framework NLTK, les bibliothèques open-source SpaCy et Gensim, ou les services Cloud Amazon Comprehend, IBM Watson Tone Analyser et Google Cloud Translation.
De nombreuses entreprises de renom utilisent le NLP, comme Accenture ou Verizon. C’est la raison pour laquelle apprendre à manier cette technologie peut vous ouvrir de nombreuses portes.
Pourquoi suivre une formation NLP ?
Le NLP est très utilisé en entreprise. Par conséquent, les experts de cette technologie sont très recherchés et peuvent profiter d’un salaire mirobolant.
Le Traitement Naturel du Langage est notamment utilisé par les Data Scientists, les ingénieurs Machine Learning et les ingénieurs logiciels. Le nombre d’offres d’emploi pour ces rôles connait une forte augmentation.
Suivre une formation NLP peut donc vous ouvrir de nombreuses opportunités professionnelles. Si vous souhaitez travailler dans l’IA ou la Data Science, il est impératif de maîtriser ce domaine.
L’essor des objets connectés, du Cloud et des différentes applications NLP pour le service client stimulent la croissance du marché. De nouvelles applications vont voir le jour au fil des années, et cette discipline va révéler son potentiel.
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En 2021, le NLP est l’une des sept compétences les plus recherchées dans le domaine de la technologie. D’ici 2025, la valeur du marché devrait dépasser 34 milliards de dollars. Ceci représente un taux de croissance de 21,5%.
Aux États-Unis, un spécialiste en NLP gagne entre 75 000 et 110 000 dollars par an. Cette expertise peut donc permettre de profiter d’un salaire très attractif.
Comment suivre une formation NLP ?
Un ingénieur ou un scientifique en NLP a pour rôle principal de concevoir et développer des systèmes et des applications capables de comprendre le langage humain.
Ses missions principales sont l’ingénierie d’appareils capable de comprendre le langage humain, la création d’ordinateurs pouvant analyser et générer le langage humain, ou le développement d’application pouvant comprendre le langage oral.
Il doit être lui-même expert en syntaxe et en grammaire dans au moins un langage. En outre, ce professionnel détient des compétences en Data Science et en Machine Learning.
Pour exercer ce rôle, vous devez maîtriser divers outils dont fastText, PyTorch, spaCy, AdaptNLP, PySpark, SparkNLP, BERT, Hugging Face, CoreNLP, GPT-3, Seq2seq, TensorFlow, Alexa, NLTK, Scikit-Learn, et des langages de programmation comme Python, R, Java et Julia.
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