Comprends ce qui se cache vraiment derrière l'IA générative
Libère tes chaînes de mots
Le NLP classique appliqué à TON contenu — Formation pratique de 18 modules avec cahiers Jupyter Notebook
>>> ou apprends-en davantage ci-dessous
Profite de la puissance du NLP
Tu utilises ChatGPT, Claude ou Gemini tous les jours. Mais sais-tu vraiment comment ces outils fonctionnent ?
Tu en as probablement assez d'utiliser l'IA sans comprendre ce qui se passe sous le capot.
J'ai voulu faire différemment des faux experts de LinkedIn.
J'ai développé une formation pratique basée sur le NLP classique — le fondement de toute l'IA générative. J'ai fait de l'analyse du langage naturel et commencé à créer le contenu de cette formation bien avant que l'IA générative prenne le dessus, et ça me donne maintenant un avantage lorsque vient le temps de l'utiliser.
ChatGPT m'a enlevé mon principal argument de vente à sa sortie. Mais, avec son développement, l'IA générative m'a permis de revisiter le contenu de ma formation et le rendre plus actuel. Je voulais te partager ça.
Les grandes entreprises de l'IA générative ne t'expliquent rien.
Elles te vendent de la magie. Mais quand tu veux comprendre pourquoi ton modèle hallucine, pourquoi ton prompt ne fonctionne pas, ou pourquoi tes résultats sont incohérents... tu te retrouves seul·e avec des théories d'influenceurs LinkedIn avec des diplômes de boîtes de céréales.
J'ai un diplôme en systèmes d'intelligence artificielle et plus de 15 ans de métier avec l'IA sous toutes ces formes. Ce que je te montre ici a même été intégré à un cours des HEC Montréal !
Quand on veut être sérieux dans notre travail, on cherche à comprendre. À mon avis, savoir comment les modèles traitent le langage durant leur entraînement est essentiel pour les utiliser intelligemment.
De plus en plus, on recherche la souveraineté numérique. La connaissance de la technologie est une composante essentielle de cette recherche d'indépendance.
"Claude Code n’est pas meilleur en raison du scaling (augmentation de la taille). Il est meilleur parce qu’il est neuro-symbolique. Anthropic a reconnu l’importance d’utiliser des techniques d’IA classiques aux côtés des réseaux de neurones, ce qui est précisément la fusion que j’ai défendue tout au long de ma carrière."
— Gary Marcus, professeur émérite en IA à la NYU.
Les outils utilisés
Nous utiliserons Jupyter Lab dans un environnement Docker préconfiguré pour exécuter tous les cahiers.
Nous utiliserons la librairie Python `lcm_nlp` — conçue spécifiquement pour cette formation et disponible sur PyPI.
Nous utiliserons TypeSense comme moteur de recherche textuelle pour indexer et explorer ton corpus.
On va même construire un générateur de mots croisés avec Python et Gradio, basé sur tes apprentissages !
Voici à quoi ressemble un module de formation
Chaque module contient : objectifs, durée estimée, théorie, cahiers Jupyter interactifs, questions de réflexion et point de contrôle.
Ce que tu vas apprendre !
Une formation pas à pas pour maîtriser les fondements du NLP avant de plonger dans l'IA générative
À la fin de l'atelier, tu auras les connaissances nécessaires pour :
Comprendre les bases du NLP
Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel, comment il diffère de l'IA générative, et pourquoi c'est la base du travail avec des données textuelles en IA.
Préparer tes données avec Python
Comment nettoyer, tokeniser et normaliser du texte brut pour le rendre exploitable par des algorithmes.
Analyser le langage avec des arbres syntaxiques
Comment extraire des thématiques, classifier des textes, et comparer la performance de différents modèles.
Représenter les mots avec des vecteurs et des embeddings
Comment transformer des mots en vecteurs mathématiques pour capturer leur sens et leurs relations.
Construire des applications basées sur le nlp
Comment créer un moteur de recherche textuelle et un pipeline NLP complet.
Découvrir les architectures modernes
Comment les réseaux de neurones, les Transformers et l'attention ont révolutionné le domaine.
Des instructions pour tous les systèmes
Que tu utilises Windows, macOS ou Linux, je te permets d'exécuter toutes les commandes requises avec des exemples adaptés.
Un d'accompagnement et des exemples à jour
Le matériel d'accompagnement a été mis à jour en 2026, avec les version courantes des logiciels et de nouveaux screenshots et exemples pour rester à jour avec ce qui a changé dans les logiciels utilisés.
Discover the Difference
The Old Way vs. The [Your Solution/Service] Way
Traditional methods of [describe the process or field, e.g., lead generation, customer onboarding] can often be time-consuming, inefficient, and costly. With [Your Solution/Service], we’ve transformed the process to be streamlined, effective, and designed for results.
Manually sorting and responding to emails
AI automatically categorizes and responds to routine emails
Constantly scheduling meetings manually
AI handles scheduling and rescheduling, saving you hours
Spending time organizing data and files
AI organizes your data and retrieves it in seconds
Tracking projects manually with spreadsheets
AI tracks project progress and sends automatic updates
Writing repetitive reports by hand
AI generates reports based on real-time data
Je ne suis pas un partisan des contenus surprise
Les sections de la formation
4 sections avec chacune un objectif précis.
Section 1 — Les fondations
Introduction au NLP, installation de l'environnement Docker, fondamentaux Python, expressions régulières et automates
Section 2 — Traitement et analyse de textes
Nettoyage de données, analyse d'émojis, modèles N-grammes, classification de textes, évaluation des modèles, générateur de mots-croisés
Section 3 — Extraction d'information et représentations
Entités nommées, analyse syntaxique, word embeddings, réseaux de neurones et architectures modernes
Section 4 — Applications
Moteur de recherche textuelle avec TypeSense, projet intégrateur complet, pont vers l'IA générative
Cette formation n'est pas adaptée au mode "lecture et procrastination"
Travaille avec un exemple concret tout au long de la formation
On va analyser un corpus réel de 10 tutoriels en cybersécurité — le corpus Pleine Confiance !
Tu vas extraire des thématiques, classifier des contenus, identifier des entités nommées, et construire un moteur de recherche sur ces données.
On met-ça en pratique dès maintenant !
Tout le code est disponible dans des Jupyter Notebooks et une version exécutée avec les résultats en format PDF est aussi disponible
Salut ! Moi, c'est François Pelletier
Je suis consultant indépendant québécois avec plus de 20 ans d’expérience cumulée en formation, recherche et développement, infrastructure informatique, science des données et intelligence artificielle.
Je suis spécialisé dans la migration vers les logiciels libres, la cybersécurité, la conformité à la loi 25 et l’utilisation responsable de l’IA.
J'anime des formations pratiques et contribue activement à la communauté des technologies responsables au Québec.
Tu m'as peut-être déjà entendu !
Conférencier invité, notamment au Hackfest 2025
Invité sur de nombreux podcasts et webinaires
Chroniqueur à la radio FM
Les avantages de maîtriser le NLP classique sont plus nombreux que tu le penses
Tu as probablement remarqué que l'IA générative évolue rapidement et que les outils changent constamment...
Raison de plus d'avoir une base solide.
Compréhension
Tu deviens un·e utilisateur·trice averti de l'IA générative
Autonomie
Tu peux évaluer, comparer et choisir les bons outils NLP pour tes projets sans dépendre de quelqu'un d'autre.
Fondations
Les techniques classiques (N-grammes, TF-IDF, word embeddings) sont toujours à la base des modèles modernes. Les maîtriser te donne un avantage dans la compréhension des algorithmes.
Applications
Classification automatique, extraction d'information, moteurs de recherche, des outils directement utilisables dans tes tâches administratives et pour tes processus client
Reproductibilité
Le code de la formation peut être entièrement réutilisé et adapté pour tes besoins. De plus, le code de la librairie lcm-nlp est libre !
Contribuer au logiciel libre
La librairie `lcm_nlp` est disponible sur PyPI — tu peux l'utiliser dans tes propres projets après la formation.
J'aimerais utiliser ça sur mon vieil ordinosaure, est-ce possible ?
Les techniques de NLP classique sont beaucoup moins gourmandes que l'IA générative en ressources.
Je te conseille, côté PC, au moins 8 Go de RAM et 10 Go d'espace libre.
J'ai testé la formation sur un vieux portable avec Docker — ça fonctionne parfaitement. Le NLP classique n'a pas besoin de GPU coûteux !
Satisfaction Garantie
Si jamais tu n'es pas satisfait·e avec la formation et que ce n'était pas pour toi, je te rembourse sans poser de question dans les 7 jours suivant ton achat.
Questions fréquentes
Tu as encore un petit doute ?
Quel est mon niveau requis en code informatique ?
Tu dois avoir une base en programmation (n'importe quel langage). Le module 1.3 t'enseigne les bases de Python spécifiques au NLP. Si tu sais déjà programmer en Python, tu peux passer directement aux sections suivantes.
Quel matériel me faut-il ?
Un ordinateur avec 4 coeurs de CPU, 8 Go de RAM et 10 Go d'espace libre. Windows, MacOS ou Linux. Docker Desktop installé (tout est expliqué dans le module 1.2). Docker ne fonctionne pas dans certains environnement de virtualisation dont Parallels.
Est-ce qu'il y a du support ?
Il y a un forum intégré que je visite régulièrement pour répondre à tes questions.
Quel est le format de la formation ?
C'est une formation pratique avec des cahiers Jupyter Notebook interactifs. Tu exécutes le code sur tes propres données ou avec les données d'exemple tout en apprenant la théorie.
Est-il possible d'avoir accès à une version hors-ligne de la formation ?
Via l'application mobile de Moodle, tu peux télécharger le cours en mode hors-ligne. Sinon, je peux te fournir un zip sur demande, mais le format ne sera pas aussi interactif.
Combien de temps dure la formation ?
Environ 11 heures de contenu, à ton rythme. Chaque module dure entre 20 et 60 minutes.