Master mention traitement automatique des langues parcours-type Reasoning
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 01_GE491106
Organisme responsable :
Université de Lorraine
(ouvre dans un nouvel onglet)
Référentiels
Code Rome
- H1206 Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
- K1601 Gestion de l'information et de la documentation
- M1802 Expertise et support en systèmes d'information
- M1803 Direction des systèmes d'information
- M1805 Études et développement informatique
Formacode
- 14240 : Linguistique informatique
- 14278 : Sciences cognitives
- 31023 : Gestion données massives
- 31028 : Intelligence artificielle
Présentation de la formation
Objectifs
Le Master mention traitement automatique des langues (TAL/NLP) forme des experts à l'intersection de l'informatique, de la linguistique et de l'intelligence artificielle. Le traitement automatique des langues (TAL), aussi appelé Natural Language Processing (NLP), a pour objectif est de créer des modèles informatiques capables de comprendre et de reproduire des langues naturelles (comme le français, l'arabe, le chinois...), à l'opposé des langages formels utilisés en…
Le Master mention traitement automatique des langues (TAL/NLP) forme des experts à l'intersection de l'informatique, de la linguistique et de l'intelligence artificielle.
Le traitement automatique des langues (TAL), aussi appelé Natural Language Processing (NLP), a pour objectif est de créer des modèles informatiques capables de comprendre et de reproduire des langues naturelles (comme le français, l'arabe, le chinois...), à l'opposé des langages formels utilisés en programmation ou en mathématiques.
En M1, un choix entre les parcours "Computer Science" (CS) et "Computational Linguistics" (CL) : Le parcours CS s'adresse aux étudiant issu de l'informatique et vise à renforcer leurs compétences dans les divers aspects de la linguistique. Le parcours CL est quant à lui destiné aux profils à dominante linguistique et met l'accent sur l'acquisition de compétences fondamentales en informatique, programmation et probablitiés. Ces deux parcours permettent une montée en compétence visant à faire converger les profils variés des étudiants.
En M2, le parcours Reasoning est orienté vers les questions de raisonnement, de sémantique et d'interprétation des données linguistiques, en lien avec les approches symboliques et analytiques de l'intelligence artificielle.
Programme de la formation
La pédagogie du Master mention traitement automatique des langues TAL/NLP s'appuie sur une progression adaptée aux profils variés des étudiant, en favorisant une convergence des compétences en linguistique et en informatique. Les parcours sont conçus pour permettre aux étudiant de construire des bases solides en première année, puis de développer une expertise ciblée en lien avec les défis scientifiques et sociétaux actuels du domaine. 1ère année (M1) : - Probabilities and Statistics,…
Les parcours sont conçus pour permettre aux étudiant de construire des bases solides en première année, puis de développer une expertise ciblée en lien avec les défis scientifiques et sociétaux actuels du domaine.
1ère année (M1) :
- Probabilities and Statistics, Python Programming (novice or advanced).
- Written Corpora, Logic.
- Ethics in NLP, Project Management Tools, Introduction to NLP.
- Machine Learning, Symbolic AI.
- Speech Corpora.
- Data Storage and Retrieval, Data Analysis, Neural Networks.
- Parcours "Computer Science" : General Linguistics, Phonetics, Semantics, Morphology, Syntax, Prosody, Morphophonology, Lexicon-Syntax Relation and Polysemy.
- Parcours "Computational Linguistics" : Mathematics, Fundamental Computer Science, Formal Languages, Calculability and Complexity.
- Interdisciplinary Project.
- English or French (Language Courses).
- Stage optionnel durant l'été.
2ème année (M2) :
- Neuronal Networks, Written Data Processing, Speech Processing, Generative AI, Lexical Resources, Large Language Models.
- Syntactic Models, Discourse, Speech Recognition and Synthesis, Signal Processing, Ontology, Terminology, Dialogue Engineering.
- Parcours "Reasoning" : Semantics, Symbolic Knowledge Discovery, Reasoning in AI, Pragmatics, Opinion Analysis and Multilingualism.
- Interdisciplinary Project.
- English or French (Language Courses).
- Stage obligatoire de 6 mois au second semestre.
Validation et sanction
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
390 h
Modalités d'alternance
Aucun rythme d'alternance déclaré.
Financement
- Conventionnement
- Non
Conditions d'accès
Publics visés
- Demandeur d'emploi
- Public en emploi
- Salarié
- Salarié dans le cadre du CIF
- Salarié dans le cadre du DIF
- Salarié dans le cadre du plan de formation
- Salarié en contrat aidé
- Salarié en période de professionnalisation
- Salarié en reconversion
Niveau d'entrée
Bac + 3 et 4
Conditions spécifiques et prérequis
Pour une entrée en M1 : être titulaire d'un diplôme de niveau Bac+3 (180 Ects) dans des domaines tels que le traitement automatique des langues (TAL/NLP), l'informatique, la linguistique, les mathématiques, l'intelligence artificielle, ou un domaine connexe. Pour une entrée en M2 : avoir obtenu le M1. Les titulaires d'autres diplômes peuvent également être pris en considération s'ils disposent de compétences pertinentes en lien avec le traitement automatique des langues. Maîtrise de l'anglais à un niveau C1/C2. Les candidatures sont examinées par un jury qui évalue l'ensemble du parcours des candidat.e.s, avec une attention particulière portée à la motivation et à la cohérence du projet professionnel.
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
13 Rue Michel NeyPôle Herbert Simon
54000 Nancy
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
13 Rue Michel Ney
54000 Nancy - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates permanentes