Master mention traitement automatique des langues

• Modéliser et formaliser un problème.
• Expliquer et mobiliser des résultats scientifiques
• Construire des ressources adaptées aux problèmes de l'IA
• Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation
• Expliquer et documenter la mise en œuvre d'une solution informatique innovante au sein d’une équipe
• Définir une architecture d’apprentissage en fonction d’une tâche
• Créer des solutions d’IA : connaître et savoir déployer des solutions techniques (bibliothèques de logiciels, moteurs de recherche) pour créer des solutions d’IA
• Articuler des solutions sur le traitement de la parole, du texte et de la connaissance
• Produire de la documentation scientifique
• Piloter un projet pour présenter des solutions complexes
• Identifier et mobiliser les principaux concepts permettant de décrire et d’expliquer le fonctionnement du langage humain et des langues du monde dans toutes leurs dimensions, et ce dans le cadre de toute étude menée, qu’il s’agisse d’un contexte académique (présentation, exposé, analyse d’un corpus) ou professionnel (étude de terrain, étude de contexte, étude des modalités d’apprentissage d’une langue maternelle ou seconde)
• Repérer la diversité des structures langagières, en apprécier les similitudes et différences
• Identifier et décrire la diversité des usages langagiers
• Maîtriser les interfaces vocales et multimodales
• Caractériser les principaux mécanismes mentaux de l’acquisition, de la compréhension et de la production du langage
• Analyser les données linguistiques d'une situation de communication, en tenant compte à la fois de la forme du message et du contexte de sa production
• Concevoir et expliciter une problématique de linguistique et mettre en œuvre son traitement scientifique avec les outils et méthodes de référence, notamment les outils informatiques spécifiques de la discipline
• Recueillir et exploiter des matériaux linguistiques (lexiques, retranscriptions, corpus...)
• Maîtriser la machine Learning et Deep Learning, la modélisation de texte (modeling text), les Modèles transformers (Transformers), les très grands modèles de langue (Large language models - LLM), l’extraction d'informations (information extraction), la traduction automatique (machine translation) et l’exploitation d'opinion (opinion mining)
• Pratiquer aisément le dialogue multimodal (multi-modal dialogue), les questions-réponses (question & answering), la recherche d’informations (information retrieval), l’apprentissage interactif, spacy (bibliothèque logicielle Python de traitement automatique des langues), sklearn (bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique), tensorflow (outil open source d'apprentissage automatique), pytorch (bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine) et interactive learning (formation interactive).

Secteurs d’activités :

Le secteur du traitement automatique des langues et de l’ingénierie linguistique comprend :

• grands acteurs du web et du logiciel
• PME qui développent des outils personnalisés pour les entreprises et les particuliers

Type d'emplois accessibles :

• Informaticien, chef de projet
• Responsable en knowledge management (organisation de la connaissance)
• Ingénieur d’études
• Ergonome Interface homme-machine (IHM) spécialisé dans les systèmes documentaires
• Ingénieur linguistique / Language Engineer
• Linguiste informaticien
• Terminologue
• Ingénieur Support Linguiste
• Research scientists / Chercheurs scientifiques
• NLP Data scientist (TAL) / Expert en analyse de données
• NLP Data analyst TAL/ Analyste de données dans le traitement de langues naturelles TAL
• Developpeur
• AI Engineer / Ingénieur en IA
• Software Engineer / Ingénieur en logiciels TAL
• Speech Engineer (TAL de la parole) / Ingénieur de la parole TAL
• Software Architect / Architecte de logiciels
• Natural Language Understanding NLU Lead / Chef de projet sur la compréhension des langues naturelles
• Linguistic Consultant / Consultant en linguistique
• Veilleur (économique, stratégique, technologique) par analyse de documents textuels de différentes langues
• Lexicologue
• Gestionnaire de sites web multilingues
• Chef de projet multimédia
• Documentaliste spécialisé
• Architecte de systèmes d’information
• Responsable d’études informatiques
• Informaticien spécialisé dans le traitement des langues
• Gestionnaire de ressources textuelles (courrier électronique, documentation)
• Développeur de ressources linguistiques (ontologies, mémoires de traduction, dictionnaires, treebanks)
• Développeur d’outils d’aide aux handicap